# Suporte ao Reconhecimento Óptico de Marcas (OMR)
O IronOCR lê texto impresso e manuscrito de PDFs, imagens e documentos digitalizados. Ele ainda não detecta marcas como caixas de seleção marcadas, bolhas preenchidas ou botões de rádio selecionados. Essa capacidade é o Reconhecimento Óptico de Marcas (OMR), uma tecnologia separada da reconhecimento de caracteres que o IronOCR fornece.
## O que o OMR Faz
OMR detecta a presença ou ausência de uma marca em uma área pré-definida de um formulário, sem ler nenhuma letra ou número. É a abordagem padrão para layouts como:
- Provas de múltipla escolha
- Caixas de seleção de pesquisa
- Cédulas de votação
- Formulários de feedback
Onde o OCR retorna caracteres (`Z`, `9`), o OMR retorna um booleano: uma zona está preenchida ou não. Decisões típicas que ele toma:
- Se uma caixa de seleção está marcada.
- Qual bolha (`D`) está preenchida.
- Se um botão de rádio está selecionado.
- Como um usuário marcou o formulário usando caneta, lápis ou outra entrada não digital.
OMR funciona melhor quando o design do formulário é conhecido e consistente, com zonas claramente definidas para cada marca.
## OMR vs OCR
As duas tecnologias resolvem problemas diferentes e muitas vezes são necessárias juntas no processamento de formulários.
- **Propósito:** OCR lê e converte texto; OMR detecta a presença de uma marca.
- **Saída:** OCR produz caracteres; OMR produz um booleano selecionado/não selecionado.
- **Uso típico:** OCR lida com faturas, documentos e livros; OMR lida com pesquisas, exames e listas de verificação.
- **Requisitos de entrada:** OCR se adapta a fontes de texto e escrita manual; OMR necessita de layouts limpos com caixas de seleção definidas.
- **Técnica subjacente:** OCR se baseia na segmentação de caracteres e no processamento de linguagem; OMR se baseia na varredura de áreas geométricas e limiares.
## Status Atual no IronOCR
O IronOCR não suporta OMR oficialmente. A biblioteca se especializa no reconhecimento textual e na leitura de layout, e a detecção de marcas é um paradigma diferente que não está disponível diretamente hoje.
A demanda pelo recurso tem aumentado constantemente em tickets de clientes e solicitações de recursos.
## Roteiro
A equipe do IronOCR registrou múltiplas solicitações de recursos para OMR e está avaliando a melhor forma de trazer a detecção de caixas de seleção e botões de rádio para a biblioteca. O desenvolvimento do suporte a OMR está no roteiro, mas ainda não foi lançado.
[[i:(Se o OMR é importante para seu fluxo de trabalho, entre em contato com o suporte da Iron Software com seu caso de uso específico para que ele possa ser vinculado ao ticket de desenvolvimento.)]]
O IronOCR lê texto impresso e manuscrito de PDFs, imagens e documentos digitalizados. Ele ainda não detecta marcas como caixas de seleção marcadas, bolhas preenchidas ou botões de rádio selecionados. Essa capacidade é o Reconhecimento Óptico de Marcas (OMR), uma tecnologia separada da reconhecimento de caracteres que o IronOCR fornece.
O que o OMR Faz
OMR detecta a presença ou ausência de uma marca em uma área pré-definida de um formulário, sem ler nenhuma letra ou número. É a abordagem padrão para layouts como:
Provas de múltipla escolha
Caixas de seleção de pesquisa
Cédulas de votação
Formulários de feedback
Onde o OCR retorna caracteres (Z, 9), o OMR retorna um booleano: uma zona está preenchida ou não. Decisões típicas que ele toma:
Se uma caixa de seleção está marcada.
Qual bolha (D) está preenchida.
Se um botão de rádio está selecionado.
Como um usuário marcou o formulário usando caneta, lápis ou outra entrada não digital.
OMR funciona melhor quando o design do formulário é conhecido e consistente, com zonas claramente definidas para cada marca.
OMR vs OCR
As duas tecnologias resolvem problemas diferentes e muitas vezes são necessárias juntas no processamento de formulários.
Propósito: OCR lê e converte texto; OMR detecta a presença de uma marca.
Saída: OCR produz caracteres; OMR produz um booleano selecionado/não selecionado.
Uso típico: OCR lida com faturas, documentos e livros; OMR lida com pesquisas, exames e listas de verificação.
Requisitos de entrada: OCR se adapta a fontes de texto e escrita manual; OMR necessita de layouts limpos com caixas de seleção definidas.
Técnica subjacente: OCR se baseia na segmentação de caracteres e no processamento de linguagem; OMR se baseia na varredura de áreas geométricas e limiares.
Status Atual no IronOCR
O IronOCR não suporta OMR oficialmente. A biblioteca se especializa no reconhecimento textual e na leitura de layout, e a detecção de marcas é um paradigma diferente que não está disponível diretamente hoje.
A demanda pelo recurso tem aumentado constantemente em tickets de clientes e solicitações de recursos.
Roteiro
A equipe do IronOCR registrou múltiplas solicitações de recursos para OMR e está avaliando a melhor forma de trazer a detecção de caixas de seleção e botões de rádio para a biblioteca. O desenvolvimento do suporte a OMR está no roteiro, mas ainda não foi lançado.
Observe: Se o OMR é importante para seu fluxo de trabalho, entre em contato com o suporte da Iron Software com seu caso de uso específico para que ele possa ser vinculado ao ticket de desenvolvimento.
Curtis Chau é bacharel em Ciência da Computação (Universidade Carleton) e se especializa em desenvolvimento front-end, com experiência em Node.js, TypeScript, JavaScript e React. Apaixonado por criar interfaces de usuário intuitivas e esteticamente agradáveis, Curtis gosta de trabalhar com frameworks modernos e criar manuais bem estruturados e visualmente atraentes.
