OCR (Оптичне розпізнавання символів) — це технологія, яка перетворює зображення з надрукованим, рукописним або надрукованим на машинці текстом у текстові дані, придатні для обробки комп'ютерними системами. Її відмінність від інших технологій обробки зображень полягає у здатності автоматично витягувати та структурувати текстову інформацію з фізичних або цифрових носіїв. Зазвичай OCR працює у три етапи: попередня обробка зображення (корекція, фільтрація, контраст), виявлення та сегментація символів, а потім розпізнавання за допомогою статистичних моделей або нейронних мереж. Основна цінність OCR — у тому, що контент, недоступний у цифровому вигляді, стає пошуковим і редагованим.
Сфери застосування та приклади використання
OCR широко використовується для цифровізації адміністративних документів, управління архівами, автоматизації введення рахунків чи листів, автоматичного розпізнавання номерних знаків, а також для забезпечення доступності інформації для людей із порушеннями зору. У банківській та юридичній сферах це пришвидшує обробку документів. У логістиці допомагає зчитувати складні штрихкоди чи рукописні накладні.
Основні програмні інструменти, бібліотеки та фреймворки
До основних рішень належать Tesseract (відкритий код, розроблений HP, підтримується Google), ABBYY FineReader (відомий комерційний продукт), Google Cloud Vision OCR і Amazon Textract (хмарні сервіси), EasyOCR, PaddleOCR, Kraken (спеціалізується на історичних рукописах), а також модулі в офісних пакетаx (Adobe Acrobat, Microsoft OneNote).
Останні розробки, еволюція і тренди
Інтеграція глибокого навчання суттєво підвищила точність, особливо для рукописного чи пошкодженого тексту. Розвиваються багатомовні та контекстні моделі OCR, як і автоматизація обробки складних документів (рахунки, структуровані форми). OCR все частіше інтегрується у потоки вилучення інформації, семантичного аналізу та роботизованої автоматизації процесів (RPA), що відкриває шлях до більш інтелектуальних та інтерактивних застосувань.