Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây được thúc đẩy bởi hiện tượng số hóa có mặt khắp mọi nơi trong mọi môi trường chuyên nghiệp. Quá trình chuyển đổi kỹ thuật số này đã được hầu hết các công ty lớn và nhỏ khởi xướng và một trong những trục chuyển đổi chính là số hóa dữ liệu. Chính vì mục đích này mà một dịch vụ thị giác máy tính đã được phát triển. Nhận dạng ký tự quang học [OCR], thường được gọi là OCR
Nguồn gốc của OCR bắt nguồn từ những năm 1950, khi David Shepard thành lập Công ty Cổ phần Nghiên cứu Máy thông minh [IMRC], nhà cung cấp hệ thống OCR đầu tiên trên thế giới do các công ty tư nhân vận hành để chuyển đổi tin nhắn in thành ngôn ngữ máy để máy tính xử lý
Ngày nay không còn cần một hệ thống được thiết kế cho một phông chữ cụ thể. Các dịch vụ OCR rất thông minh và OCR thậm chí còn là một trong những nhánh quan trọng nhất của thị giác máy tính và nói chung là trí tuệ nhân tạo. Nhờ OCR, có thể lấy tệp văn bản từ nhiều hỗ trợ kỹ thuật số
- file PDF
- Hình ảnh PNG, JPG có chứa bài viết
- tài liệu viết tay
Việc sử dụng OCR cho các tài liệu viết tay, hình ảnh hoặc tài liệu PDF có thể là mối quan tâm của các công ty trong mọi lĩnh vực và hoạt động. Một số công ty có thể có nhu cầu quan trọng hơn đối với OCR để nhận dạng ký tự trên chữ viết tay, kết hợp với Xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP]. phân tích văn bản. Ví dụ: ngành ngân hàng sử dụng OCR để phê duyệt séc [chi tiết, chữ ký, tên, số tiền, v.v. ] hoặc để xác minh thẻ tín dụng [số thẻ, tên, ngày hết hạn, v.v. ]. Nhiều lĩnh vực kinh doanh khác sử dụng nhiều OCR, chẳng hạn như y tế [quét hồ sơ bệnh nhân], cảnh sát [nhận dạng biển số xe] hoặc hải quan [trích xuất thông tin hộ chiếu], v.v.
Cách hoạt động của OCR
Công nghệ OCR gồm 3 bước
- Giai đoạn tiền xử lý hình ảnh, bao gồm xử lý hình ảnh để có thể khai thác và tối ưu hóa hình ảnh để nhận dạng các ký tự. Các thao tác tiền xử lý bao gồm. sắp xếp lại, khử nhiễu, nhị phân hóa, loại bỏ dòng, phân vùng, phát hiện từ, nhận dạng tập lệnh, phân đoạn, chuẩn hóa, v.v.
- Trích xuất các thuộc tính thống kê của hình ảnh. Đây là bước quan trọng để định vị và xác định các ký tự trong ảnh, cũng như cấu trúc của chúng
- Giai đoạn xử lý hậu kỳ, bao gồm cải tổ hình ảnh như trước khi phân tích, bằng cách làm nổi bật các “hộp giới hạn” [hình chữ nhật phân định văn bản trong hình ảnh] của các chuỗi ký tự đã xác định
Bài viết này trình bày ngắn gọn cách sử dụng OCR với Python. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thấy rằng có nhiều cách để làm điều đó, bao gồm các công cụ mã nguồn mở và API đám mây
Các công cụ nguồn mở có sẵn miễn phí, bạn thường có thể tìm thấy các giải pháp đó trên github. Bạn chỉ cần tải xuống thư viện và sử dụng các công cụ này trực tiếp từ máy của mình. Ngược lại, các công cụ đám mây OCR được cung cấp bởi các nhà cung cấp AI, họ đang bán cho bạn các yêu cầu mà bạn có thể xử lý thông qua API của họ. Họ có thể bán các yêu cầu theo mô hình giấy phép [bạn trả phí đăng ký hàng tháng tương ứng với một lượng yêu cầu nhất định] hoặc mô hình trả tiền cho mỗi lần sử dụng [bạn chỉ trả tiền cho các yêu cầu bạn gửi]
Làm cách nào để chọn giữa nguồn mở và công cụ đám mây?
Khi bạn đang tìm kiếm một công cụ OCR, câu hỏi đầu tiên bạn cần hỏi bạn là. Tôi sẽ chọn loại động cơ nào?
Tất nhiên, ưu điểm chính của các công cụ OCR nguồn mở là chúng là nguồn mở. Điều đó có nghĩa là nó miễn phí sử dụng và bạn có thể sử dụng mã theo cách bạn muốn. Nó cho phép bạn có khả năng sửa đổi mã nguồn, siêu tham số hóa mô hình. Hơn nữa, bạn sẽ không gặp rắc rối với quyền riêng tư dữ liệu vì bạn sẽ phải lưu trữ công cụ bằng máy chủ của riêng mình, điều đó cũng có nghĩa là bạn sẽ cần thiết lập máy chủ này, bảo trì nó và đảm bảo rằng bạn sẽ có đủ sức mạnh tính toán để xử lý
Mặt khác, các công cụ OCR trên đám mây đang trả tiền nhưng nhà cung cấp AI sẽ xử lý máy chủ cho bạn, duy trì và cải thiện mô hình. Trong trường hợp này, bạn phải chấp nhận rằng dữ liệu của bạn sẽ chuyển sang đám mây của nhà cung cấp. Đổi lại, nhà cung cấp đang xử lý hàng triệu dữ liệu để cung cấp một công cụ rất hiệu quả. Nhà cung cấp OCR cũng có các máy chủ có thể hỗ trợ hàng triệu yêu cầu mỗi giây mà không làm giảm hiệu suất hoặc tốc độ
Bây giờ bạn đã biết những ưu và nhược điểm của nguồn mở và công cụ đám mây, vui lòng cân nhắc rằng có tùy chọn thứ ba. xây dựng công cụ OCR của riêng bạn. Với tùy chọn này, bạn có thể xây dựng công cụ dựa trên dữ liệu của riêng mình để đảm bảo cho bạn hiệu suất tốt. Bạn cũng sẽ có thể giữ dữ liệu của mình an toàn và riêng tư. Tuy nhiên, bạn sẽ có cùng một hạn chế trong việc lưu trữ công cụ của mình. Tất nhiên, tùy chọn này chỉ có thể được xem xét nếu bạn có khả năng về khoa học dữ liệu trong công ty của mình. Dưới đây là tóm tắt về thời điểm lựa chọn giữa việc sử dụng các công cụ hiện có [đám mây hoặc mã nguồn mở] và xây dựng công cụ của riêng bạn
Công cụ OCR mã nguồn mở
Có sẵn nhiều công cụ OCR nguồn mở, bạn có thể tìm thấy phần lớn trên github. Dưới đây là những cái nổi tiếng nhất
pyTesseract
Python-tesseract là một công cụ nhận dạng ký tự quang học [OCR] dành cho Python. Tức là nó sẽ nhận diện và “đọc” chữ nhúng trong hình ảnh
Python-tesseract là một trình bao bọc cho Công cụ Tesseract-OCR của Google. Nó cũng hữu ích như một tập lệnh gọi độc lập cho tesseract, vì nó có thể đọc tất cả các loại hình ảnh được thư viện hình ảnh Gối và Leptonica hỗ trợ, bao gồm jpeg, png, gif, bmp, tiff, v.v. Ngoài ra, nếu được sử dụng làm tập lệnh, Python-tesseract sẽ in văn bản được nhận dạng thay vì ghi vào tệp
Máy ảnh-OCR
Keras-ocr cung cấp các mô hình OCR sẵn dùng và một quy trình đào tạo từ đầu đến cuối để xây dựng các mô hình OCR mới. Nó cũng cho phép bạn sử dụng OCR được đào tạo trước với phương pháp này
EasyOCR
EasyOCR cung cấp OCR Sẵn sàng sử dụng với hơn 80 ngôn ngữ được hỗ trợ và tất cả các tập lệnh viết phổ biến bao gồm. Latinh, Trung Quốc, Ả Rập, Devanagari, Cyrillic, v.v. Đây là bản demo nơi bạn có thể kiểm tra công cụ EasyOCR qua giao diện
docTR
docTR là một OCR đầu cuối do Mindee cung cấp. Nó sử dụng cách tiếp cận hai giai đoạn. nhận dạng văn bản [bản địa hóa từ], sau đó nhận dạng văn bản [nhận dạng tất cả các ký tự trong từ]. Như vậy, bạn có thể chọn kiến trúc được sử dụng để phát hiện văn bản và kiến trúc để nhận dạng văn bản từ danh sách các triển khai có sẵn
Công cụ đám mây OCR
Có nhiều công cụ OCR đám mây trên thị trường và bạn sẽ gặp vấn đề khi chọn đúng công cụ. Dưới đây là những nhà cung cấp tốt nhất của thị trường
- cơ sở64
- Cloudmersive
- Không gian OCR
- Nhận dạng văn bản Google Cloud Vision
- Văn bản Amazon
- Microsoft Azure Computer Vision OCR
Tất cả những nhà cung cấp OCR đó có thể mang lại cho bạn hiệu suất tốt cho dự án của bạn. Tùy thuộc vào ngôn ngữ, chất lượng, định dạng, kích thước tài liệu của bạn, công cụ tốt nhất có thể khác nhau giữa tất cả các nhà cung cấp này. Cách duy nhất để biết nên chọn nhà cung cấp nào là so sánh hiệu suất với dữ liệu của chính bạn
API OCR AI của Eden
Đây là nơi Eden AI tham gia vào quy trình của bạn. Eden AI OCR API cho phép bạn sử dụng các công cụ từ tất cả các nhà cung cấp này với API duy nhất, mã thông báo duy nhất và tài liệu Python đơn giản
Bằng cách sử dụng Eden AI, bạn sẽ có thể so sánh tất cả các nhà cung cấp với dữ liệu của mình, thay đổi nhà cung cấp bất cứ khi nào bạn muốn và gọi cho nhiều nhà cung cấp cùng một lúc. Bạn sẽ trả cùng một mức giá cho mỗi yêu cầu như thể bạn đã đăng ký trực tiếp với API của nhà cung cấp và bạn sẽ không bị mất hiệu suất độ trễ
Đây là cách sử dụng các công cụ OCR trong Python với Eden AI SDK
Nếu muốn gọi cho nhà cung cấp khác, bạn chỉ cần thay đổi giá trị của tham số “nhà cung cấp”. Bạn có thể xem tất cả các nhà cung cấp có sẵn trong tài liệu của Eden AI. Tất nhiên, bạn có thể gọi nhiều nhà cung cấp trong cùng một yêu cầu để so sánh hoặc kết hợp chúng
Phần kết luận
Như bạn có thể thấy trong bài viết này, có nhiều tùy chọn để sử dụng OCR với Python. Đối với các nhà phát triển không có kỹ năng về khoa học dữ liệu hoặc những người muốn sử dụng các công cụ OCR một cách nhanh chóng và đơn giản, có rất nhiều công cụ nguồn mở và đám mây có sẵn. Mỗi tùy chọn trình bày ưu và nhược điểm, bạn biết có manh mối để chọn tùy chọn tốt nhất cho mình
Nếu bạn chọn công cụ OCR trên đám mây, bạn sẽ cần một số trợ giúp để tìm công cụ tốt nhất theo dữ liệu của bạn. Hơn nữa, các nhà cung cấp OCR thường cập nhật và đào tạo các mô hình của họ. Điều đó có nghĩa là bạn có thể phải thay đổi lựa chọn nhà cung cấp của mình trong tương lai để tiếp tục có hiệu suất tốt nhất cho dự án của bạn. Với Eden AI, tất cả công việc này được đơn giản hóa và bạn có thể thiết lập công cụ OCR bằng Python trong vòng chưa đầy 5 phút và chuyển sang nhà cung cấp tốt nhất bất cứ lúc nào
Bạn có thể tạo tài khoản Eden AI của mình tại đây và nhận mã thông báo API để bắt đầu triển khai công cụ OCR trong Python