La era de la tecnología lo ha transformado todo, incluidos los documentos. Por eso, los institutos académicos, los entornos empresariales y los organismos gubernamentales están pasando de la forma convencional de almacenar documentos a los formularios escaneados.
Los documentos escaneados son más fáciles de gestionar. Pero cuando se trata de extraer texto de esos documentos, la situación suele parecer complicada. Afortunadamente, la tecnología de reconocimiento de texto está aquí para salvar el día.
Pero, ¿qué es exactamente el reconocimiento de texto? ¿Cómo ayuda esta tecnología a extraer texto de documentos escaneados? En esta entrada del blog, daremos respuesta a estas confusiones.
¿Qué es el reconocimiento de textos?
Como su nombre indica, el término «reconocimiento de texto» es el proceso de convertir el texto de documentos escaneados en formas editables y que permitan realizar búsquedas. La tecnología que realiza todo este proceso se conoce como reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
La tecnología OCR existe desde hace bastante tiempo. Pero hoy en día, los algoritmos de OCR para el reconocimiento de caracteres son más avanzados y eficaces. Por eso, esta tecnología puede reconocer y escanear con precisión texto de varios tipos de documentos, incluidas imágenes y PDF.
Pero, ¿cómo funciona esta tecnología? Averigüemos la respuesta a esta pregunta en la siguiente sección.
¿Cómo funciona la tecnología OCR?
Todo el proceso de reconocimiento de texto a partir de documentos escaneados se lleva a cabo en cuatro fases. Veamos qué ocurre en cada fase.
Fase 1: Preprocesamiento de la imagen
En primer lugar, la herramienta que realiza la función OCR preprocesará la imagen escaneada. Y en la fase de preprocesamiento, la herramienta ajustará el brillo y el contraste, corregirá la orientación y erradicará cualquier ruido o distorsión de la imagen. Esto facilitará el reconocimiento del texto por parte de la herramienta.
Fase 2: Detección de texto
La siguiente etapa es la fase de detección de texto, en la que la herramienta de OCR intentará identificar la ubicación y los límites de cada carácter. Para ello, la herramienta utilizará algoritmos especializados. Algunos de los algoritmos más populares para identificar la ubicación y los límites de cada carácter son los siguientes:
- Detección de bordes.
- Análisis de componentes conectados (CCA).
- Redes neuronales convolucionales (CNN).
- Transformada de anchura de trazo (SWT).
Fase 3: Reconocimiento de caracteres
Tras la fase de detección, la herramienta reconocerá el texto detectado utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Dado que esos algoritmos han sido entrenados en grandes conjuntos de datos de texto, así es como pueden reconocer con precisión el texto detectado.
Fase 4: Postprocesamiento
La última fase es de nuevo la etapa de procesamiento. Pero esta vez se trata de la fase de «post-procesamiento». En esta fase, la herramienta de OCR corregirá los errores e imprecisiones del texto reconocido. Así es como las herramientas de OCR modernas pueden extraer texto de imágenes con precisión.
Guía paso a paso para reconocer texto de documentos escaneados
Cuando se trata de reconocer texto de documentos escaneados, existen diferentes métodos. Por ejemplo, a algunas personas les gusta utilizar una aplicación de OCR específica, mientras que otras confían en las capacidades de extracción de texto integradas de Microsoft Word y Adobe.
Pero además de estas formas, hay otro método popular y es mediante el uso de una aplicación en línea. Este método es el más sencillo de todos porque no requiere ningún proceso de instalación, al igual que las demás aplicaciones/software basados en OCR. Por lo tanto, vamos a utilizar este método para una demostración rápida aquí.
- El primer paso es seleccionar una herramienta de OCR en línea. Este es un paso crucial porque la precisión del texto extraído dependerá de la herramienta que elijas. Por lo tanto, aquí debes seleccionar una herramienta OCR precisa. Sin embargo, para convertir imagen a texto aquí, hemos utilizado la herramienta basada en OCR imagen a texto debido a su precisión y rápido procesamiento.
- Cargamos un documento escaneado con extensión ‘.png’ en la herramienta. Pero usted puede elegir la copia escaneada de algunas otras extensiones comúnmente soportados también:
- Después de enviar la imagen para una extracción rápida, la herramienta ha proporcionado los siguientes resultados:
- Como puede ver, la herramienta extrae con precisión el texto legible de la imagen y también ofrece la opción de editar el texto extraído.
Lo mejor que hemos observado en esta herramienta es que también ofrece la opción de copiar los resultados en tiempo real y de descargarlos para utilizarlos en el futuro.
Así es como puedes reconocer de forma rápida y precisa el texto de cualquier documento escaneado. Pero si este método no te resulta útil, también puedes probar otras aplicaciones móviles o software para un proceso de extracción de texto instantáneo.
Conclusión
En definitiva, reconocer texto de documentos escaneados es una forma práctica de aumentar la productividad de personas y organizaciones. El uso de herramientas con las últimas técnicas de OCR permite convertir texto de forma rápida y precisa de documentos escaneados en formas editables y con capacidad de búsqueda. Organizaciones de todo el mundo utilizan este tipo de herramientas.
Pero el mercado está repleto de diversas soluciones de OCR, cada una con sus propias limitaciones y puntos fuertes. Por eso, te recomendamos que tengas en cuenta tus necesidades y tu presupuesto antes de elegir una herramienta. Y si necesitas ayuda sobre el funcionamiento o el procedimiento de uso de la tecnología de reconocimiento de texto para tus necesidades, puedes recurrir al debate anterior.
