AWS frente a Google Vision (comparación de funciones de OCR)

En el panorama en rápida evolución de la transformación digital, la tecnología de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) desempeña un papel crucial en la automatización inteligente de contenido, automatizando la extracción de datos y mejorando los procesos empresariales o cualquier sistema de gestión de documentos. Los principales actores en el dominio OCR, incluidos AWS Textract, Google Vision y IronOCR, ofrecen características y capacidades distintas.

Este artículo pretende presentar un análisis comparativo exhaustivo de estos distintos servicios y soluciones de OCR, arrojando luz sobre sus puntos fuertes, puntos débiles y aplicaciones para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas para sus necesidades específicas.

1. Introducción al OCR

La tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una potente herramienta que transforma diversos formatos de documentos, como documentos en papel escaneados, archivos PDF que almacenan documentos o imágenes capturadas por cámaras digitales, en datos que se pueden editar y buscar. Al aprovechar la OCR, las computadoras adquieren la capacidad de identificar e interpretar caracteres, permitiendo así la extracción de información textual de los documentos.

A continuación, estos datos extraídos pueden someterse a un análisis y un tratamiento exhaustivos, lo que permite descubrir una gran cantidad de información valiosa y oportunidades para mejorar la toma de decisiones y agilizar la gestión de documentos y los flujos de trabajo.

2. AWS Textract

Amazon Web Services (AWS) Textract, una solución de servicio OCR integral proporcionada por Amazon, es un servicio completamente gestionado meticulosamente diseñado para destacar en el reconocimiento óptico de caracteres y escritura a mano. Este servicio avanzado aprovecha el poder de los modelos de aprendizaje automático, permitiendo la extracción automática y precisa de formularios y tablas de documentos escaneados. La precisión alcanzada por AWS Textract es notablemente alta, lo que subraya su eficacia a la hora de transformar documentos escaneados en datos digitales valiosos y estructurados.

2.1. Características principales de AWS Textract

• Extracción de texto: Textract extrae texto con precisión de diversos tipos de documentos, como documentos en papel escaneados, formularios y facturas.
• Extracción de Formularios y Tablas: Identifica y extrae datos estructurados de formularios y tablas, preservando el diseño y formato original.
• Integración con otros servicios de AWS: Textract se integra sin problemas con varios servicios de AWS, facilitando los flujos de trabajo automatizados y el procesamiento de datos mejorado.

2.2. Licencias

AWS Textract opera con un modelo de precios de pago por uso, donde los usuarios son facturados en función del número de páginas procesadas.

2.3. Instalación

Antes de utilizar Amazon Textract por primera vez, siga estos pasos:

1. Regístrese para los servicios de AWS:

• Regístrese para obtener una cuenta de AWS y acceder a Amazon Textract y otros servicios relacionados.

2. Establecer un usuario IAM:

• Cree un usuario de IAM (Gestión de Identidad y Acceso) con los permisos apropiados para acceder a Amazon Textract.

  Una vez que haya completado la configuración de la cuenta y la creación del usuario IAM, proceda a configurar las claves de acceso dentro de la consola de AWS para acceder mediante programación a la API utilizando C#. Necesitarás lo siguiente:

• AccessKeyId
• Clave de acceso secreta
• RegionEndPoint (Su área de acceso)

• En este ejemplo, utilice: PKISB1

  A continuación, crea un Nuevo Proyecto de Visual Studio. A continuación, vaya al menú Herramientas y seleccione el Gestor de paquetes NuGet y seleccione Gestor de paquetes NuGet para soluciones.

  ![AWS vs Google Vision (Comparación de características OCR): Figura 1 - Crear un nuevo proyecto en Visual Studio. Vaya al menú Herramientas, seleccione Administrador de paquetes NuGet y seleccione Administrar paquetes NuGet para soluciones.

  En el cuadro de búsqueda, introduce "AWSSDK" e instala la última versión.

  

2.4. Ejemplo de código (con AWS SDK para .NET)

    using Amazon;
    using Amazon.Textract;
    using Amazon.Textract.Model;

    var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

    var request = new AnalyzeDocumentRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = "your-bucket-name",
                Name = "your-document-key"
            }
        },
        FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
    };

    var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

    using Amazon;
    using Amazon.Textract;
    using Amazon.Textract.Model;

    var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

    var request = new AnalyzeDocumentRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = "your-bucket-name",
                Name = "your-document-key"
            }
        },
        FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
    };

    var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

Imports Amazon
	Imports Amazon.Textract
	Imports Amazon.Textract.Model

'INSTANT VB TODO TASK: The following line contains an assignment within expression that was not extracted by Instant VB:
'ORIGINAL LINE: var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);
	Private client = = New AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1)

	Private request = New AnalyzeDocumentRequest With {
		.Document = New Document With {
			.S3Object = New S3Object With {
				.Bucket = "your-bucket-name",
				.Name = "your-document-key"
			}
		},
		.FeatureTypes = New List(Of String) From {"FORMS", "TABLES"}
	}

	Private response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request)

3. Google Visión

Google Vision API, un componente integral de la suite de IA de Google Cloud, representa una plataforma de vanguardia en el ámbito del análisis de imágenes y la visión por computadora. Aprovechando el aprendizaje automático avanzado, los algoritmos y las redes neuronales profundas, Google Vision API posee la notable capacidad de comprender e interpretar contenidos visuales, incluidas imágenes y vídeos.

Esta sofisticada tecnología permite la detección de objetos, el reconocimiento facial, la extracción de texto y el etiquetado de imágenes, fomentando un sinfín de aplicaciones en todos los sectores. En este artículo, nos adentramos en una exploración en profundidad del OCR de Google, desentrañando sus características, aplicaciones y cómo destaca en el competitivo panorama de las herramientas de análisis de imágenes y procesamiento del lenguaje natural.

3.1. Características principales de Google Vision

• OCR y Detección de Texto: Google Vision detecta y extrae texto con precisión de imágenes y documentos, admitiendo múltiples idiomas.
• Análisis de imágenes: Ofrece diversas capacidades de análisis de imágenes, incluyendo la detección de etiquetas, detección de rostros y detección de puntos de referencia.
• Integración con los servicios de Google Cloud: Google Vision se puede integrar perfectamente con otros servicios de Google Cloud para crear soluciones integrales.

3.2. Licencias

Google Vision opera con un modelo de precios de pago por uso, y los usuarios son facturados según la cantidad de unidades (por ejemplo, imágenes de entrada de datos, texto, etc.) procesadas.

3.3. Instalación

Para integrar la API de Vision en su proyecto C#, asegúrese de completar estos pasos necesarios

1. Crear una cuenta de Google.

2. Genere un nuevo proyecto a través de Google Cloud Console.

3. Activar la facturación del proyecto.

4. Habilite la API de Visión.

5. Genere una Cuenta de Servicio y configure las credenciales asociadas.

6. Descargue las credenciales clave de la cuenta de servicio en formato de archivo JSON.

   Una vez que se descarguen las credenciales, simplemente crea un nuevo proyecto en Visual Studio e instala Google Cloud Platform (Google Vision) usando NuGet Package Manager.

   ![AWS vs Google Vision (Comparación de características OCR): Figura 3 - Crear un nuevo proyecto en Visual Studio. Vaya a Administrar paquetes NuGet para la solución e instale la última versión de Google.Cloud.Vision.

3.4. Ejemplo de código (utilizando las bibliotecas de clientes de Google Cloud)

    using Google.Cloud.Vision.V1;
    using Google.Protobuf;
    using System.IO;
    using Google.Apis.Auth.OAuth2;

    var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
    var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
    var client = clientBuilder.Build();

    var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");
    var response = client.DetectText(image);

    foreach (var annotation in response)
    {
        Console.WriteLine(annotation.Description);
    }

    using Google.Cloud.Vision.V1;
    using Google.Protobuf;
    using System.IO;
    using Google.Apis.Auth.OAuth2;

    var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
    var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
    var client = clientBuilder.Build();

    var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");
    var response = client.DetectText(image);

    foreach (var annotation in response)
    {
        Console.WriteLine(annotation.Description);
    }

Imports Google.Cloud.Vision.V1
	Imports Google.Protobuf
	Imports System.IO
	Imports Google.Apis.Auth.OAuth2

	Private credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json")
	Private clientBuilder = New ImageAnnotatorClientBuilder With {.CredentialsPath = "path-to-credentials.json"}
	Private client = clientBuilder.Build()

	Private image = System.Drawing.Image.FromFile("path-to-your-image.jpg")
	Private response = client.DetectText(image)

	For Each annotation In response
		Console.WriteLine(annotation.Description)
	Next annotation

4. IronOCR

IronOCR, un actor destacado en el ámbito del Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), representa una tecnología robusta y versátil diseñada para convertir documentos escaneados o imágenes en texto legible y buscable por máquinas, y también un potente software de gestión de documentos empresariales.

Desarrollado por la empresa Iron Software, IronOCR utiliza algoritmos avanzados, visión en la nube e inteligencia artificial para extraer texto con precisión de diversas fuentes. Esta solución de OCR se ha ganado el reconocimiento por su precisión, velocidad y capacidad para manejar una amplia gama de idiomas y tipos de letra.

En este artículo, nos embarcamos en una exploración exhaustiva de IronOCR, examinando sus características, casos de uso y cómo se distingue en el competitivo mercado OCR utilizando herramientas de automatización de bajo código.

4.1. Principales características de IronOCR

• OCR local: IronOCR permite la extracción de texto en las instalaciones al integrar la funcionalidad de OCR en las aplicaciones.
• Compatibilidad Versátil de Idiomas: Soporta una amplia gama de idiomas, más de 127 idiomas internacionales.
• Reconocimiento Avanzado de Texto: IronOCR ofrece capacidades avanzadas de reconocimiento de texto, incluyendo detección de fuentes y estilos, y maneja varios formatos de imagen.

4.2. Licencias

IronOCR ofrece un marco completo para servidores y una variedad de opciones de licencia, incluyendo una prueba gratuita y licencias de pago basadas en el uso de su servidor de aplicaciones y las necesidades de implementación.

4.3. Instalación

La instalación de IronOCR es un proceso sencillo, basta con crear un nuevo proyecto de Visual Studio y abrir NuGet Package Manager for Solutions y buscar "IronOCR". Aparecerá una lista, sólo tienes que seleccionar la última versión de IronOCR y hacer clic en Instalar.

![AWS vs Google Vision (Comparación de características de OCR): Figura 4 - Crear un nuevo proyecto en Visual Studio. Abra el Administrador de Paquetes NuGet para la Solución e instale la última versión de IronOCR.

4.4. Ejemplo de código (C#

    using IronOcr;

    var ocr = new IronTesseract();
    ocr.Language = OcrLanguage.English;
    var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

    Console.WriteLine(result.Text);

    using IronOcr;

    var ocr = new IronTesseract();
    ocr.Language = OcrLanguage.English;
    var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

    Console.WriteLine(result.Text);

Imports IronOcr

	Private ocr = New IronTesseract()
	ocr.Language = OcrLanguage.English
	Dim result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg")

	Console.WriteLine(result.Text)

5. Evaluación comparativa

Evaluemos AWS Textract, Google Vision y IronOCR basándonos en varios aspectos vitales:

a.

Precisión y eficacia

• AWS Textract y Google Vision, al ser soluciones centradas en la nube, aprovechan potentes modelos de aprendizaje automático y presumen de una precisión encomiable en la extracción de texto.
• IronOCR, una potente biblioteca de software, destaca como ganadora en términos de precisión y eficacia, siempre que se integre eficazmente en la aplicación.

b.

Facilidad de uso e integración sin fisuras

• AWS Textract y Google Vision ofrecen una integración sencilla a través de API, lo que garantiza un proceso simplificado para los desarrolladores.
• Sin embargo, IronOCR, aunque excepcionalmente versátil, requiere la integración en la base de código de la aplicación, lo que exige un poco más de esfuerzo de desarrollo personalizado.

c.

Escalabilidad

• AWS Textract y Google Vision presentan una escalabilidad excepcional como servicios en la nube, gestionando sin esfuerzo volúmenes de solicitudes considerables.
• En comparación, la escalabilidad de IronOCR depende de la infraestructura de la aplicación y de su capacidad para gestionar el procesamiento OCR dentro de la propia aplicación.

d.

Consideraciones financieras

• AWS Textract y Google Vision siguen un modelo de precios de pago por uso, lo que puede hacer que sean rentables en función del uso.
• Por el contrario, IronOCR suele implicar una compra única o un modelo basado en suscripciones, lo que presenta ventajas de rentabilidad a largo plazo que lo convierten en un ganador destacado.

6. Conclusión

En conclusión, el exhaustivo análisis comparativo de AWS Textract, Google Vision e IronOCR destaca las distintas ventajas de cada solución de OCR. AWS Textract impresiona con una extracción precisa de texto y formularios, estrechamente integrada en el ecosistema de AWS. Google Vision presenta un análisis avanzado de imágenes y una integración perfecta con Google Cloud.

Sin embargo, IronOCR destaca por su capacidad de OCR in situ, su versátil compatibilidad lingüística y su rentabilidad con licencias flexibles. Con una precisión y eficacia superiores, junto con un atractivo modelo de licencias, IronOCR emerge como un fuerte competidor para las empresas que buscan un rendimiento óptimo del OCR y una eficiencia financiera a largo plazo, lo que lo convierte en una opción digna de mención en el dinámico panorama del OCR y para la gestión de contenidos empresariales.

Para saber más sobre IronOCR y cómo funciona, por favor visita esta página de documentación. La comparación detallada entre IronOCR y Google cloud platform se puede encontrar aquí. Además, la comparación entre IronOCR y AWS tesseract está disponible en este enlace. IronOCR ofrece una prueba gratuita de 30 días a los usuarios. Para obtener la licencia de prueba, visite la página de licencia de prueba.