Easyocr vs Tesseract (Comparación de Características OCR)

Introducción

Reconocimiento óptico de caracteres(OCR)es la tecnología que ayuda a procesar documentos, como documentos en papel escaneados, archivos PDF o imágenes capturadas por cámara de alta resolución, en datos imprimibles y buscables. El reconocimiento de las características del texto extraído y las operaciones morfológicas permitenOCRpara automatizar la entrada de datos, lo que acelera el proceso de procesamiento de la información y lo hace más preciso.

OCR escanea el documento, reconoce los caracteres, como letras, números o símbolos, y los traduce a un formato legible por máquina. Sus usos incluyen la digitalización de libros, el procesamiento de formularios, la automatización del flujo de trabajo de documentos y la mejora en la accesibilidad para personas ciegas. Con el desarrollo del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial, los motores de OCR se volvieron muy precisos en el reconocimiento de formatos complejos, como escritura a mano, documentos multilingües e incluso imágenes de baja calidad.

Las herramientas y bibliotecas OCR populares, como EasyOCR, Tesseract OCR, Keras-OCR y IronOCR, son comúnmente empleadas para integrar esta funcionalidad en aplicaciones modernas.

EasyOCR

EasyOCRes una biblioteca de Python de código abierto que tiene como objetivo facilitar y hacer eficiente la extracción de texto de imágenes. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo y admite más de 80 idiomas, incluyendo latín, chino, árabe, y muchos otros. Su API es lo suficientemente sencilla como para que cualquiera pueda integrar fácilmente la funcionalidad de predicción de OCR en sus aplicaciones sin mucho ajuste. Con EasyOCR Tesseract, uno puede realizar digitalización de documentos simples, reconocimiento de matrículas o incluso extraer texto de una imagen.

Imagen rota Añadir desde Pixabay, seleccionar de tus archivos o arrastrar y soltar una imagen aquí.

EasyOCR es bien conocido por su reconocimiento de texto impreso y manuscrito. La mayoría de las otras soluciones de OCR no ofrecen esta función. También maneja texto de múltiples líneas y funciona con cualquier tipo de imagen, incluso de baja calidad. Por lo tanto, es robusto para casos de uso del mundo real, ya que depende solo de unas pocas dependencias. Es ligero y se ejecuta de manera eficiente sin la necesidad de una GPU en hardware moderno. Esto hace que EasyOCR sea bastante atractivo para los desarrolladores que puedan necesitar capacidades de OCR flexibles.

Características de EasyOCR

Muchas características hacen de EasyOCR una herramienta de OCR completa y realmente poderosa:

Reconoce más de 80 idiomas: EasyOCR puede leer chino, japonés, coreano, árabe, idiomas con base latina y muchos más, escribiendo palabras complejas y lenguajes complicados.

Reconocerá tanto textos manuscritos como impresos de imágenes, ampliando así el alcance de posibles aplicaciones.

Basado en aprendizaje profundo avanzado: El reconocimiento admite fuertes algoritmos de técnicas avanzadas de aprendizaje profundo con altos niveles de rendimiento y precisión, especialmente en disposiciones de texto e imágenes ruidosas o distorsionadas.

API simple: Muy fácil de implementar con una API muy fácil de usar que permite a los usuarios obtener rápidamente capacidades de OCR dentro de una aplicación sin configuración adicional.

Detección de texto en varias líneas: Reconocimiento de múltiples líneas de texto; útil para documentos, libros o letreros de varias líneas.

Ligero: Funciona bien en la CPU y puede aprovechar una GPU para mejorar el rendimiento, pero aún así es funcional con hardware básico.

Preprocesamiento de imágenes: Contiene herramientas principales de preprocesamiento de imágenes para limpiar la salida de OCR de imágenes ruidosas o de baja resolución.

Despliegue flexible: Funciona en muchas plataformas y es relativamente sencillo integrar en aplicaciones Python.

Instalación

EasyOCR se puede instalar a través de pip, que es el gestor de paquetes para Python. Primero, asegúrese de que se hayan cumplido todas las dependencias.

En primer lugar, entre estas se encuentran las bibliotecas de PyTorch: torch y torchvision. Torch y torchvision se pueden instalar juntos con EasyOCR:

Instalar EasyOCR: Para instalarlo, simplemente abre un terminal o línea de comandos e introduce el comando:

pip install easyocr

pip install easyocr

'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'pip install easyocr

Imagen rota Añadir desde Pixabay, seleccionar de tus archivos o arrastrar y soltar una imagen aquí.

**Instalar PyTorch, si no está instalado(requerido por EasyOCR)EasyOCR funciona en PyTorch. Si se instala automáticamente en su entorno, instale una versión específica; sigue la instalación oficial de PyTorchguía.

Ahora estás listo para usar EasyOCR para tareas de extracción de texto.

OCR imagen usando EasyOCR

import easyocr
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
# Initialize the EasyOCR reader
reader = easyocr.Reader(['en'])  # Specify the languages (e.g., 'en' for English)
# Load the image
image_path = 'sample_image.png'  # Path to the image
image = cv2.imread(image_path)
# Perform OCR on the image
result = reader.readtext(image_path)
# Print the detected text and its bounding boxes
for (bbox, text, prob) in result:
    print(f"Detected Text: {text} (Confidence: {prob:.4f})")
# Optionally, display the image with bounding boxes around the detected text
for (bbox, text, prob) in result:
    # Unpack the bounding box
    top_left, top_right, bottom_right, bottom_left = bbox
    top_left = tuple(map(int, top_left))
    bottom_right = tuple(map(int, bottom_right))
    # Draw a rectangle around the text
    cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
# Convert the image to RGB (since OpenCV loads images in BGR by default)
image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Display the image with bounding boxes
plt.imshow(image_rgb)
plt.axis('off')
plt.show()

import easyocr
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
# Initialize the EasyOCR reader
reader = easyocr.Reader(['en'])  # Specify the languages (e.g., 'en' for English)
# Load the image
image_path = 'sample_image.png'  # Path to the image
image = cv2.imread(image_path)
# Perform OCR on the image
result = reader.readtext(image_path)
# Print the detected text and its bounding boxes
for (bbox, text, prob) in result:
    print(f"Detected Text: {text} (Confidence: {prob:.4f})")
# Optionally, display the image with bounding boxes around the detected text
for (bbox, text, prob) in result:
    # Unpack the bounding box
    top_left, top_right, bottom_right, bottom_left = bbox
    top_left = tuple(map(int, top_left))
    bottom_right = tuple(map(int, bottom_right))
    # Draw a rectangle around the text
    cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
# Convert the image to RGB (since OpenCV loads images in BGR by default)
image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Display the image with bounding boxes
plt.imshow(image_rgb)
plt.axis('off')
plt.show()

#Initialize the EasyOCR reader
#Load the image
#Perform OCR on the image
#Print the detected text and its bounding boxes
#Optionally, display the image with bounding boxes around the detected text
	#Unpack the bounding box
	#Draw a rectangle around the text
#Convert the image to RGB (since OpenCV loads images in BGR by default)
#Display the image with bounding boxes
'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'import easyocr import TryCast(matplotlib.pyplot, plt) import cv2 reader = easyocr.Reader(['en']) # Specify the languages(e.g., 'en' for English) image_path = 'sample_image.png' # Path @to the image image = cv2.imread(image_path) result = reader.readtext(image_path) for(bbox, text, prob) in result: print(f"Detected Text: {text} (Confidence: {prob:.4f})") for(bbox, text, prob) in result: top_left, top_right, bottom_right, bottom_left = bbox top_left = tuple(map(int, top_left)) bottom_right = tuple(map(int, bottom_right)) cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2) image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(image_rgb) plt.axis('off') plt.show()

La imagen a continuación es el resultado generado a partir del código anterior.

Tesseract

Tesseractes uno de los motores de reconocimiento óptico de caracteres de código abierto más populares, con una variedad de opciones de hiperparámetros. Se puede acceder desde aplicaciones de Python usando pytesseract. El desarrollo de Tesseract fue iniciado por Hewlett-Packard, pero más tarde mejorado por Google. Es altamente versátil y puede extraer texto en imágenes y PDFs en más de 100 idiomas. El contenedor en Python permite una interacción fluida con Tesseract a través de pytesseract.

Tesseract es un líder en detección y extracción de texto impreso por máquina, tiene capacidades de reconocimiento multilingüe, admite entrenamiento en nuevas fuentes y también realiza análisis de diseño de texto. Principalmente admite texto impreso, aunque aparte de eso lo hace bastante bien con el texto manuscrito, pero el nivel de precisión es moderadamente alto. Tesseract se utiliza mucho en la digitalización de documentos, escaneo de recibos, automatización de entrada de datos y habilitación de PDFs con capacidad de búsqueda. Poner toda esta flexibilidad en Python y Tesseract puede ser una combinación bastante poderosa en manos de desarrolladores que trabajan en tareas relacionadas con OCR.

Funcionalidad de Tesseract OCR

Algunas de las características más importantes de pytesseract son:

Soporte multilingüe: Tesseract puede leer en más de 100 idiomas, y pytesseract tiene soporte de OCR multilingüe bastante fácil dentro de los scripts de Python. También admite el entrenamiento para fuentes o idiomas personalizados adicionales, extendiendo así las capacidades a más idiomas o fuentes.

Uso para la conversión de imagen a texto: pytesseract extrae contenido de texto de múltiples formatos de imágenes como PNG, JPEG, BMP, GIF y TIFF para ejecutar OCR en muchos tipos diferentes de fuentes.

Transformación de PDF a PDF con capacidad de búsqueda: Tesseract leerá el texto de un archivo PDF y hará que ese PDF sea buscable. Los usuarios pueden buscar e indexar el contenido de documentos escaneados.

Puede leer disposiciones de texto complejas, incluyendo documentos de varias columnas, tablas y contenido mixto de texto e imágenes. Por lo tanto, puede extraer texto de diseños no estándar con mayor precisión.

Capacidad de reconocimiento de texto manuscrito: pytesseract es principalmente para texto impreso; sin embargo, el nivel de precisión depende de la calidad y claridad de la escritura utilizada.

Configuración personalizada: los usuarios pueden pasar parámetros de configuración personalizados de Tesseract a través de pytesseract para que el ajuste fino del rendimiento de OCR se pueda afinar junto con modos de reconocimiento adecuados o imágenes para otorgar ciertos atributos a los textos según sea necesario.

API simple: Es una API sencilla en pytesseract, por lo tanto, facilita a los desarrolladores la adición de OCR a sus proyectos en Python con menos código para su interacción.

Esta biblioteca funcionaría bien con otras bibliotecas, como OpenCV PIL.(Biblioteca de Imágenes de Python), o NumPy para manejar el preprocesamiento de imágenes con el fin de mejorar la precisión del OCR.

Instalación

Una vez que Tesseract esté instalado, instale el paquete pytesseract usando pip:

pip install pytesseract

pip install pytesseract

'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'pip install pytesseract

OCR de imagen usando pytesseract

import pytesseract
from PIL import Image
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'<full_path_to_your_tesseract_executable>'
# Example: Read text from an image
image = Image.open('sample_image.png')
text = pytesseract.image_to_string(image)
print(text)

import pytesseract
from PIL import Image
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'<full_path_to_your_tesseract_executable>'
# Example: Read text from an image
image = Image.open('sample_image.png')
text = pytesseract.image_to_string(image)
print(text)

#Example: Read text from an image
'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'import pytesseract from PIL import Image pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'<full_path_to_your_tesseract_executable>' image = Image.open('sample_image.png') text = pytesseract.image_to_string(image) print(text)

A continuación se muestra la salida generada a partir del código anterior.

IronOCR

Una poderosa biblioteca de reconocimiento óptico de caracteres permite a los desarrolladores .NET aprovechar el poder deIronOCRpara una extracción eficiente de texto de imágenes, PDFs y más formatos de documentos. Los algoritmos avanzados garantizan una altísima precisión incluso para diseños complejos o entornos multilingües. Compatibilidad con los formatos JPEG, PNG, GIF y TIFF. La biblioteca ofrece configuraciones variables, donde es posible ajustar el proceso del motor OCR con parámetros como la resolución de imagen o la orientación del texto.

La función de preprocesamiento de imágenes garantiza que las imágenes de entrada de mejor calidad se puedan traducir en una mayor precisión de reconocimiento y en documentos de salida posteriores como la conversión de PDF buscable para facilitar la recuperación de información. Por lo tanto, dada su fácil integración en aplicaciones web, IronOCR es la mejor herramienta para los desarrolladores que desean implementar las soluciones de extracción de texto y digitalización de documentos más confiables en varios campos.

Características de IronOCR

Alta precisión: Utiliza algoritmos avanzados que son complejos para proporcionar altos niveles de precisión en el reconocimiento de texto, independientemente del nivel de complejidad del documento o del uso de diversas fuentes.

Acepta múltiples formatos: Acepta formatos de imagen como JPEG, PNG, GIF y TIFF además de PDFs para garantizar que pueda desempeñar las funciones previstas en diversas aplicaciones.

Soporta el reconocimiento multilingüe: Es multilingüe, ofreciendo resultados precisos para una exitosa extracción de texto en diversos contextos lingüísticos.

Preservación del diseño del texto: Esto preserva el diseño original del documento para que el texto extraído tenga el mismo diseño, lo cual es importante para una legibilidad clara.

OCR configurable: Ofrece parámetros configurables de resolución de imagen, dirección del texto y más, permitiendo al desarrollador optimizar la herramienta de OCR específica para imágenes hasta cierto punto.

Procesamiento de Imágenes: Viene con algunas herramientas básicas diseñadas para mejorar las imágenes, comenzando con la eliminación de ruido, ajuste de contraste, así como redimensionamiento, todo con el propósito de aumentar la precisión del OCR.

PDFs buscables: Las imágenes escaneadas y los documentos pueden convertirse directamente en PDFs buscables para una gestión y recuperación de datos eficiente.

Fácil integración: Permite una fácil integración en .NET, lo que, en efecto, permite al usuario añadir la funcionalidad OCR con bastante facilidad.

Procesamiento por lotes: Es útil para el procesamiento simultáneo de múltiples imágenes o documentos. Es sumamente útil en el procesamiento de grandes cantidades de datos.

Instalación

La instalación es bastante sencilla: abre el Administrador de paquetes NuGet para Soluciones y comienza un nuevo proyecto de Visual Studio. Simplemente escribe "IronOCR" y busca en la lista. Luego, selecciona la última versión de IronOCR y haz clic en Instalar.

Código de ejemplo usando IronOCR

using IronOcr;
class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Initialize IronTesseract engine
        var Ocr = new IronTesseract();
        // Add multiple languages
        Ocr.Language = OcrLanguage.English;
        // Path to the image
        var inputFile = @"path\to\your\image.png";
        // Read the image and perform OCR
        using (var input = new OcrInput(inputFile))
        {
            // Perform OCR
            var result = Ocr.Read(input);
            // Display the result
            Console.WriteLine("Text:");
            Console.WriteLine(result.Text);
        }
    }
}

using IronOcr;
class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Initialize IronTesseract engine
        var Ocr = new IronTesseract();
        // Add multiple languages
        Ocr.Language = OcrLanguage.English;
        // Path to the image
        var inputFile = @"path\to\your\image.png";
        // Read the image and perform OCR
        using (var input = new OcrInput(inputFile))
        {
            // Perform OCR
            var result = Ocr.Read(input);
            // Display the result
            Console.WriteLine("Text:");
            Console.WriteLine(result.Text);
        }
    }
}

Imports IronOcr
Friend Class Program
	Shared Sub Main(ByVal args() As String)
		' Initialize IronTesseract engine
		Dim Ocr = New IronTesseract()
		' Add multiple languages
		Ocr.Language = OcrLanguage.English
		' Path to the image
		Dim inputFile = "path\to\your\image.png"
		' Read the image and perform OCR
		Using input = New OcrInput(inputFile)
			' Perform OCR
			Dim result = Ocr.Read(input)
			' Display the result
			Console.WriteLine("Text:")
			Console.WriteLine(result.Text)
		End Using
	End Sub
End Class

Evaluación comparativa

Gran precisión

IronOCR es más preciso con diseños complejos, imágenes ruidosas y textos de baja resolución que sus competidores más cercanos, Tesseract o EasyOCR. Las herramientas de preprocesamiento de imágenes integradas, como la reducción de ruido y los ajustes de contraste, aumentan las posibilidades de lograr precisión en aplicaciones del mundo real.

Preservación de múltiples formatos y diseños

IronOCR supera a los dos aquí, ya que procesa fácilmente cualquier tipo de formato de imagen, archivos PDF y diseños de múltiples columnas mientras preserva la estructura y el formato original del documento. Por lo tanto, resulta ser el mejor en proyectos de digitalización más tradicionales, donde la preservación del diseño es una ventaja.

Tiene una gran ventaja, ya que convierte imágenes y documentos escaneados directamente en PDFs completamente buscables sin depender de herramientas o bibliotecas adicionales, como es el caso de Tesseract y EasyOCR.

IronOCR ofrece procesamiento avanzado

Incluso las imágenes de peor calidad producen alta precisión de OCR usando esta función. Esto minimiza la dependencia de otras bibliotecas como OpenCV y, por lo tanto, lo convierte en una solución integral para la extracción de texto de calidad.

Escalabilidad y Rendimiento

Optimizado para OCR de alta velocidad y eficiente en recursos, IronOCR garantiza la escalabilidad para trabajos de procesamiento de documentos grandes, la prioridad de cualquier aplicación empresarial.

Asistencia y actualizaciones

IronOCR ofrece soporte comercial, lo que se traduce positivamente en un incremento en las actualizaciones reales y corrección de errores, junto con asistencia dedicada a largo plazo, proporcionando así una garantía de fiabilidad a largo plazo y los últimos avances en OCR, que faltan en competidores de código abierto como Tesseract y EasyOCR.

Conclusión

Entre las bibliotecas de OCR más críticas, sin duda la mejor tiene que ser IronOCR por su superior precisión y facilidad de integración, sin mencionar otras características como el preprocesamiento de la imagen y la creación de un PDF buscable. Puede manejar maquetaciones complejas e imágenes más ruidosas con precisión y mantener la estructura del documento intacta, soportando múltiples idiomas desde el principio, en comparación con soluciones de código abierto como Tesseract y EasyOCR.

Las herramientas incluidas y la integración perfecta con .NET y Python aseguran que este sea el paquete todo incluido para desarrolladores que desean integrar OCR de alta calidad en cualquier tipo de proyecto. Su buen rendimiento por sí solo, su escalabilidad y el soporte comercial también lo posicionan bien para algunas iniciativas de digitalización de documentos a pequeña y gran escala, convirtiéndolo así en la elección definitiva para un reconocimiento de texto confiable y eficiente.

Para saber más sobre IronOCR y cómo funciona, puedes visitar estepágina de documentación, donde IronOCR ofrece una prueba gratuita. Para saber más sobre los productos de Iron Software, consulte página de la suite de bibliotecas.