ABBYY FineReader vs Tesseract : Comparaison OCR

Dans le domaine des logiciels de reconnaissance optique de caractères (OCR), ABBYY FineReader, IronOCR et Tesseract se distinguent comme des solutions importantes offrant des capacités avancées de reconnaissance de texte. Bien qu'ils visent à convertir les documents et les images numérisés en formats modifiables et consultables tels que les documents PDF, ils diffèrent en termes de fonctionnalités, de précision, de facilité d'utilisation et de prix. Cet article explore en détail une comparaison des outils OCR et d'autres moteurs OCR, présentant ABBYY FineReader, Tesseract et IronOCR.

1. Introduction aux logiciels d'OCR

Le logiciel de reconnaissance optique de caractères (OCR) révolutionne la manière dont nous interagissons avec les documents riches en texte. En s'appuyant sur des algorithmes sophistiqués et des techniques d'apprentissage automatique, les logiciels d'OCR peuvent reconnaître et extraire du texte à partir de diverses sources, notamment des documents numérisés, des images et des fichiers PDF. Cette technologie facilite non seulement la numérisation, mais aussi la gestion des documents, l'extraction de textes reconnaissant les données et l'accessibilité pour les personnes souffrant de déficiences visuelles.

2. ABBYY FineReader : Vue d'ensemble et fonctionnalités

ABBYY FineReader se distingue comme une solution OCR leader sur le marché, connue pour sa précision exceptionnelle et son ensemble de fonctionnalités complet. Développé par ABBYY, leader mondial des technologies de traitement des documents, FineReader offre une interface conviviale et de puissantes capacités d'OCR adaptées aux utilisateurs individuels et aux applications d'entreprise.

2.1. Caractéristiques principales d'ABBYY FineReader

• Haute Précision : ABBYY FineReader offre une précision inégalée dans la reconnaissance de texte, garantissant une conversion précise des documents et images numérisés en formats éditables.
• Rétention de la mise en page du document : FineReader préserve la mise en page, le formatage et la structure d'origine des documents, y compris les tableaux, colonnes et graphiques, garantissant la fidélité du rendu converti.
• Support multilingue : FineReader prend en charge la reconnaissance de texte dans plusieurs langues, ce qui le rend adapté à des applications internationales diverses.
• Traitement par lots : FineReader permet le traitement par lots des documents, permettant aux utilisateurs de convertir plusieurs fichiers simultanément, améliorant ainsi la productivité et l'efficacité.
• Capacités d'intégration : FineReader s'intègre parfaitement avec les systèmes de gestion de documents populaires, les plateformes de stockage cloud et les logiciels de productivité, facilitant ainsi des flux de travail simplifiés et une collaboration améliorée.

2.2. Installation d'ABBYY FineReader

Vous pouvez facilement télécharger et installer ABBYY FineReader depuis son site web pour télécharger cliquez ici.

Lorsque vous cliquez sur le bouton Télécharger la version d'essai gratuite, vous êtes redirigé vers une nouvelle page où vous devez remplir un formulaire et obtenir votre version d'essai gratuite de 7 jours.

2.3. Effectuer l'OCR sur une image à l'aide d'ABBYY FineReader

Après le téléchargement, ouvrez ABBYY FineReader et cliquez sur OCR Editor pour effectuer une correction OCR sur les fichiers image.

En cliquant sur l'onglet Editeur d'OCR, une fenêtre s'ouvre, dans laquelle vous pouvez sélectionner le fichier image à ouvrir et effectuer le processus d'OCR.

Lorsque vous cliquez sur le bouton d'ouverture, l'image est chargée, des opérations d'OCR sont effectuées et le texte extrait modifiable est affiché à droite de l'éditeur d'OCR, tandis que l'image est affichée à gauche.

![Abbyy Finereader vs Tesseract (Comparaison des fonctionnalités OCR) : Figure 5 - Cliquer sur le bouton Ouvrir chargera l'image dans l'éditeur OCR et y effectuera la reconnaissance optique de caractères. Le texte extrait modifiable sera affiché sur le côté droit de l'éditeur OCR et l'image sur le côté gauche.

3. Tesseract : Vue d'ensemble et caractéristiques

Tesseract, un moteur OCR open-source développé par Google, offre de puissantes capacités de reconnaissance de texte soutenues par des algorithmes d'apprentissage automatique. Initialement développé par Hewlett-Packard dans les années 1980, Tesseract a évolué pour devenir une solution OCR polyvalente prenant en charge plusieurs langues et plates-formes. Bien que Tesseract n'ait pas l'interface soignée et l'ensemble des fonctionnalités des outils d'OCR commerciaux et des logiciels comme FineReader, il reste un choix populaire pour les développeurs et les enthousiastes à la recherche d'une solution d'OCR gratuite et personnalisable.

3.1. Principales caractéristiques de Tesseract

• Open-Source : Tesseract est distribué sous la licence Apache 2.0, ce qui le rend librement disponible pour utilisation, modification et distribution par les développeurs et les organisations.
• Support linguistique : Tesseract prend en charge la reconnaissance de texte dans plus de 100 langues, y compris les langues avec des scripts non latins, telles que le chinois, le japonais et l'arabe, ce qui le rend adapté aux tâches OCR multilingues.
• Interface en ligne de commande : Tesseract offre une interface en ligne de commande (CLI) pour le traitement par lots de documents et l'intégration avec des langages de script et des outils d'automatisation.
• Formation et personnalisation : Tesseract offre des outils pour former des modèles de langue personnalisés et améliorer la précision de la reconnaissance pour des polices, des scripts ou des types de documents spécifiques, permettant aux utilisateurs de personnaliser le moteur OCR selon leurs besoins spécifiques.
• Compatibilité de la plateforme : Tesseract est disponible pour divers systèmes d'exploitation, y compris Windows, macOS et Linux, ainsi que pour des plateformes telles qu'Android et iOS, assurant une large compatibilité et accessibilité.

3.2. Installation de Tesseract OCR Engine .NET.

Vous pouvez facilement installer le SDK .NET de Tesseract via le gestionnaire de paquets NuGet. Voici comment :

1. Ouvrez Visual Studio et allez dans "Outils" > "NuGet Package Manager" > "Gérer les paquets NuGet pour la solution"

   

1. Dans l'onglet "Parcourir", recherchez "Tesseract.NET SDK"

2. Sélectionnez "Tesseract.NET SDK" dans les résultats de la recherche et procédez à l'installation.

   

3. Une fois installé, vous pourrez utiliser le SDK Tesseract.NET dans votre programme de manière transparente.

3.3. Effectuer l'OCR sur l'image en utilisant le moteur d'OCR Tesseract

Une fois l'installation terminée, écrivez le code suivant dans le fichier Program.cs.

using Patagames.Ocr;
using System;
using (var api = OcrApi.Create())
{
    api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
    string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Console.WriteLine(plainText);
}

using Patagames.Ocr;
using System;
using (var api = OcrApi.Create())
{
    api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
    string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Console.WriteLine(plainText);
}

Imports Patagames.Ocr
Imports System
Using api = OcrApi.Create()
	api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English)
	Dim plainText As String = api.GetTextFromImage("C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png")
	Console.WriteLine(plainText)
End Using

Le fragment de code utilise le Tesseract.NET SDK pour effectuer la reconnaissance optique de caractères (OCR) sur un fichier image afin d'extraire du texte. Il initialise le moteur OCR pour le traitement de la langue anglaise, extrait le texte du fichier image spécifié en utilisant la méthode GetTextFromImage(), et stocke le résultat dans la variable plainText. Enfin, il imprime le texte extrait sur la console. Cette mise en œuvre concise montre comment l'OCR de Tesseract peut être intégré de manière transparente dans des applications C# pour extraire facilement du texte à partir d'images.

Sortie

4. Aperçu et caractéristiques de l'IronOCR

IronOCR est à la pointe de la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR), offrant une solution robuste et polyvalente pour convertir des documents numérisés, des fichiers PDF et des images en texte lisible par machine et consultable. Développé par Iron Software, IronOCR utilise des algorithmes avancés, la vision par le cloud et l'intelligence artificielle pour extraire le texte avec précision. Grâce à son interface intuitive et à ses puissantes fonctionnalités, IronOCR est devenu un choix privilégié pour les développeurs et les entreprises à la recherche de solutions efficaces de gestion de documents et d'extraction de données.

4.1. Principales caractéristiques de l'IronOCR

1. OCR sur site : IronOCR permet l'extraction de texte sur site, permettant aux développeurs d'intégrer la fonctionnalité OCR directement dans leurs applications sans dépendre de services externes.

2. Support linguistique polyvalent : Avec la prise en charge de plus de 127 langues internationales, IronOCR s'adresse à un public mondial, garantissant une reconnaissance précise du texte dans diverses langues et écritures.

3. Reconnaissance de Texte Avancée : IronOCR offre des capacités avancées de reconnaissance de texte, y compris la détection de polices et de styles, garantissant une extraction précise des textes à partir de documents aux mises en page et formats divers.

4. Options de licence flexibles : IronOCR propose une gamme d'options de licence, comprenant un essai gratuit et des licences payantes adaptées à l'utilisation de serveurs d'applications individuels et aux besoins de déploiement, garantissant rentabilité et évolutivité.

5. Intégration transparente : IronOCR s'intègre de manière transparente avec les cadres de développement et les plateformes populaires, y compris .NET, Java, Python, et plus encore, permettant aux développeurs d'incorporer facilement la fonctionnalité OCR dans leurs applications.

4.2. Installation de l'IronOCR

Installer IronOCR est assez facile en utilisant Visual Studio et le gestionnaire de paquets NuGet. Il suffit d'ouvrir Visual Studio, d'aller dans Outils et de cliquer sur NuGet Package Manager for solutions, une nouvelle fenêtre apparaîtra. Dans la nouvelle fenêtre, allez dans l'onglet Parcourir et recherchez IronOCR, une liste de paquets apparaîtra. Sélectionnez la dernière version d'IronOCR et cliquez sur Installer.

4.3. Effectuer l'OCR sur l'image à l'aide d'IronOCR

Le code source ci-dessous effectuera la reconnaissance optique de caractères (OCR) sur le fichier image et en extraira le texte en utilisant IronOCR.

using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using IronOcr;
using System;
var Ocr = new IronTesseract(); // nothing to configure            
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest;
using (var Input = new OcrInput())
{
    Input.LoadImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Input.Deskew();
    Input.DeNoise();
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}

using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using IronOcr;
using System;
var Ocr = new IronTesseract(); // nothing to configure            
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest;
using (var Input = new OcrInput())
{
    Input.LoadImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Input.Deskew();
    Input.DeNoise();
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}

Imports Google.Protobuf.WellKnownTypes
Imports IronOcr
Imports System
Private Ocr = New IronTesseract() ' nothing to configure
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest
Using Input = New OcrInput()
	Input.LoadImage("C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png")
	Input.Deskew()
	Input.DeNoise()
	Dim Result = Ocr.Read(Input)
	Console.WriteLine(Result.Text)
End Using

Le fragment de code fourni démontre l'utilisation de IronOCR, une puissante bibliothèque de reconnaissance optique de caractères (OCR), pour extraire du texte à partir d'un fichier image. Tout d'abord, il initialise IronOCR en créant une instance de la classe IronTesseract.

La langue pour le traitement OCR est définie sur l'anglais en utilisant Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest. Vous pouvez également choisir d'autres langues. Ensuite, il crée un objet OcrInput pour charger le fichier image pour le traitement OCR, suivi de l'application d'opérations de redressement et de réduction du bruit pour améliorer la qualité de l'image. Enfin, il effectue une reconnaissance optique des caractères (OCR) sur l'image traitée en utilisant la méthode Read() d'IronOCR, stocke le résultat dans la variable Result, et imprime le fichier texte extrait sur la console. Cette mise en œuvre concise démontre comment IronOCR peut être intégré de manière transparente dans des applications C# pour l'extraction précise de texte à partir d'images.

Sortie

5. Évaluation comparative des outils d'OCR

Évaluons ABBYY FineReader, Tesseract et IronOCR en fonction de plusieurs aspects essentiels :

a.

Convivialité et intégration transparente

ABBYY FineReader offre une interface conviviale et une intégration transparente avec les systèmes de gestion de documents, les plateformes de stockage sur le cloud et les logiciels de productivité les plus répandus. Tesseract, qui est un logiciel libre, peut nécessiter plus d'efforts pour être intégré dans des projets en raison de son interface en ligne de commande.

IronOCR offre une intégration transparente et peut être facilement intégré dans n'importe quel projet .NET et peut facilement utiliser un code personnalisé.

b.

Évolutivité

L'évolutivité d'ABBYY FineReader et de Tesseract dépend de l'infrastructure de l'application et de sa capacité à gérer le traitement OCR.

IronOCR est très évolutif grâce à son traitement interne de l'OCR et à sa documentation complète.

c.

Considérations financières

ABBYY FineReader implique généralement un achat unique ou un modèle d'abonnement, ce qui offre des avantages économiques à long terme. Tesseract est un logiciel libre et gratuit, ce qui en fait une option rentable pour les développeurs.

IronOCR peut nécessiter un achat unique ou un modèle basé sur un abonnement, mais ses fonctionnalités avancées peuvent justifier le coût pour de nombreuses applications.

6. Conclusion

En conclusion, dans cette comparaison d'ABBYY FineReader, Tesseract et IronOCR, nous avons passé en revue leur introduction, leurs caractéristiques et des exemples de code. ABBYY FineReader a un avantage sur l'interface utilisateur tandis que tesseract a une interface en ligne de commande et peut être intégré dans les projets. IronOCR utilise la version la plus avancée de tesseract pour réaliser les fonctions d'OCR.

Le IronOCR possède les capacités de reconnaissance de texte les plus avancées, comme nous le voyons dans les exemples ci-dessus, seul IronOCR a pu extraire le texte avec succès sans aucune erreur. Outre la priorité donnée à la précision de l'OCR, IronOCR prend également en charge plus de 125 langues internationales. Il propose des packs de langues OCR supplémentaires, permettant d'ajouter plus d'une langue à la fois.

Pour en savoir plus sur IronOCR et comment commencer avec IronOCR, veuillez visiter la page de documentation. Pour plus d'exemples de code, veuillez visiter la page des exemples de code. La comparaison entre ABBYY FineReader et IronOCR est disponible au lien suivant et pour la comparaison entre IronOCR et Tesseract, visitez ici.

IronOCR propose une licence d'essai gratuite qui est une excellente occasion de découvrir IronOCR et ses fonctionnalités. Le package Lite d'IronOCR commence à partir de $749. Pour des informations détaillées sur les licences, veuillez visiter la page des licences.