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Automatización de la extracción de texto de imágenes y archivos escaneados mediante el reconocimiento óptico de caracteres. (OCR) ha supuesto una transformación revolucionaria en la forma en que las empresas gestionan grandes volúmenes de documentos. La automatización del OCR aumenta la eficacia y la precisión, y reduce el esfuerzo manual en las tareas de introducción de datos.
Este artículo explorará el concepto de automatización del OCR, sus ventajas y mostrará un ejemplo de uso de una herramienta de OCR, junto con sus pros y sus contras. Por último, se recomienda IronOCR como potente solución para la automatización del OCR.
La automatización del OCR implica el uso de software de OCR para convertir distintos tipos de documentos, como documentos en papel escaneados, PDF o imágenes, en datos editables y que permitan realizar búsquedas. También ayuda a organizar los datos no estructurados extrayendo sólo los datos relevantes y convirtiéndolos así en datos estructurados que puedan utilizar los procesos empresariales. Esta tecnología permite a los procesos empresariales extraer rápidamente información valiosa de los documentos, lo que se traduce en una mejora de la productividad y una reducción de las tasas de error.
Mayor eficacia: La introducción manual de datos requiere mucho tiempo y es propensa a errores. El OCR es como la automatización robótica de procesos que acelera el proceso de captura de datos, extrayendo información de los documentos y, por tanto, reduciendo significativamente el tiempo necesario para las tareas de introducción de datos.
Mejora de la precisión: La automatización elimina el riesgo de error humano asociado a la introducción manual de datos. La tecnología OCR está diseñada para reconocer caracteres con gran precisión, lo que permite extraer datos exactos.
Reducción de costes: Al automatizar las tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, la tecnología OCR reduce los costes de mano de obra asociados a la introducción manual de datos. Esta solución rentable permite a las organizaciones asignar recursos de forma más eficiente para la extracción de datos.
Consideremos un escenario en el que una empresa recibe diariamente un gran número de facturas. Introducir manualmente los datos de estas facturas en una base de datos lleva mucho tiempo y es propenso a errores. Estas facturas son en su mayoría datos bien estructurados. Con la automatización robótica de procesos, la empresa puede extraer automáticamente información relevante como números de factura, fechas e importes.
Tesseract OCR es un motor OCR de código abierto muy utilizado para el reconocimiento de texto. Es famoso por su precisión a la hora de reconocer texto de imágenes y documentos escaneados. Tesseract está escrito en C++, pero dispone de varios enlaces para distintos lenguajes de programación, lo que lo hace accesible a desarrolladores de distintas plataformas.
Preprocesamiento de imágenes:
Tesseract OCR puede manejar varios formatos de imagen, incluidos documentos e imágenes escaneados.
Análisis del diseño de página:
Tesseract realiza análisis de diseño de página para identificar regiones de texto, columnas y bloques dentro de un documento.
Reconocimiento de caracteres:
Tesseract emplea una combinación de redes neuronales y concordancia de patrones para reconocer caracteres.
Formato de salida:
El uso de Tesseract OCR en Windows requiere unos pocos pasos. He aquí una guía básica:
Instale Tesseract OCR:
Descarga el instalador de Tesseract para Windows desde el repositorio oficial de GitHub UB Mannheim: Tesseract OCR exe.
Instalar la aplicación Windows Tesseract OCR
Actualizar la ruta de instalación
Configurar variables de entorno:
Navegar a Variables de Entorno
Acceso a la variable de entorno PATH
Modificar la variable de entorno PATH
Uso de la línea de comandos:
Abra una ventana de símbolo del sistema y navegue hasta el directorio que contiene sus imágenes o documentos escaneados.
tesseract input_image.png output_text.txt
tesseract input_image.png output_text.txt
'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'tesseract input_image.png output_text.txt
Sustituya input_image.png por el nombre de su archivo de imagen y output\text.txt por el nombre deseado para el archivo de texto de salida.
Ejemplo con procesamiento de facturas:
Supongamos que tiene una carpeta llamada Facturas que contiene varias imágenes de facturas.
Abra un símbolo del sistema y vaya al directorio que contiene la carpeta Facturas.
for %i in (Invoices\*.png) do tesseract %i Output\%~ni.txt
for %i in (Invoices\*.png) do tesseract %i Output\%~ni.txt
for Mod i in (Invoices\*.png)
Do
'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
' tesseract %i Output\%~ni.txt
Este comando procesa cada imagen de la carpeta Facturas y envía el texto reconocido a los archivos de texto correspondientes de la carpeta Salida.
IronOCR es una completa solución de OCR que destaca por su facilidad de uso, precisión y sólidas funciones. Diseñado para simplificar la integración de OCR en aplicaciones .NET, IronOCR ofrece un completo conjunto de funciones que lo convierten en una potente herramienta para automatizar el reconocimiento de texto.
IronOCR incluye funciones avanzadas de procesamiento de imágenes, lo que permite a los desarrolladores optimizar las imágenes antes del procesamiento de OCR. Preprocesamiento de imágenes contribuyen a mejorar la precisión del reconocimiento de texto, especialmente en escenarios en los que la calidad de la imagen varía.
Consideremos una situación en la que tiene una aplicación C# que necesita extraer texto de una imagen de factura utilizando IronOCR Tesseract 5 para .NET. A continuación se muestra un sencillo ejemplo de código que demuestra cómo conseguirlo:
using IronOcr;
var ocr = new IronTesseract();
using (var input = new OcrInput())
{
input.LoadImage("invoice_image.png");
input.AddPdf("invoice_pdf.pdf");
OcrResult result = ocr.Read(input);
string text = result.Text;
}
using IronOcr;
var ocr = new IronTesseract();
using (var input = new OcrInput())
{
input.LoadImage("invoice_image.png");
input.AddPdf("invoice_pdf.pdf");
OcrResult result = ocr.Read(input);
string text = result.Text;
}
Imports IronOcr
Private ocr = New IronTesseract()
Using input = New OcrInput()
input.LoadImage("invoice_image.png")
input.AddPdf("invoice_pdf.pdf")
Dim result As OcrResult = ocr.Read(input)
Dim text As String = result.Text
End Using
Para obtener información más detallada sobre proyectos de automatización de OCR con IronOCR, visite la página tutorial de OCR de matrículas en C#.
El IronOCR página de documentación es un recurso completo para desarrolladores que ofrece una guía clara y detallada sobre la integración, configuración y optimización de la biblioteca IronOCR para la automatización perfecta del reconocimiento óptico de caracteres en aplicaciones .NET. Con una documentación exhaustiva, ejemplos y referencias API, los desarrolladores pueden aprovechar eficazmente la potencia de IronOCR para mejorar la precisión del reconocimiento de texto y agilizar los flujos de trabajo de procesamiento de documentos.
La automatización del OCR es una potente herramienta para las empresas que buscan agilizar el procesamiento de documentos, reducir los esfuerzos manuales y mejorar la precisión. Aunque existen varias soluciones de OCR, cada una tiene sus puntos fuertes y débiles. Tesseract OCR, como opción de código abierto, es potente pero puede resultar menos fácil de usar. Por otro lado, IronOCR ofrece una solución completa de fácil integración, gran precisión y funciones versátiles.
En conclusión, la elección de la herramienta de OCR depende de las necesidades y preferencias específicas del usuario o la organización. Para quienes buscan una solución de OCR robusta, fácil de usar y con funciones avanzadas, IronOCR destaca como una opción convincente en el campo de la automatización del OCR.
IronOCR ofrece un licencia de prueba gratuita para que los usuarios exploren y evalúen sus capacidades. Sin embargo, para uso comercial, se requiere el pago de una licencia a partir de $749. Para descargar el programa y obtener una licencia comercial licenciavisite la página Sitio web oficial de IronOCR.
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