Programa para sacar texto de una imagen escaneada

Abbyy

¿Cómo se extrae el texto de los archivos de imagen? Muchos de nosotros, en algún momento, hemos tenido la necesidad de utilizar software de reconocimiento de texto o de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en nuestra carrera profesional. Recuerda la primera vez que te preguntaste: “¿Cómo puedo extraer texto de una imagen?”. Pues esa fue tu primera llamada a una herramienta de OCR. Se puede extraer texto de una imagen tanto online como offline, pero las herramientas offline suelen ser más fiables, por no hablar de que son más seguras desde el punto de vista de la confidencialidad y la seguridad.

Este artículo muestra 10 de las mejores utilidades de software de OCR del mercado para que puedas extraer texto de imágenes PDF o archivos de imagen. Si has estado buscando formas de extraer texto de una imagen o de un archivo de imagen PDF, tu búsqueda termina aquí. Así que, sin más preámbulos, aquí están las 10 mejores herramientas de software OCR para editar y extraer texto de archivos de imagen y PDF.

PDFelement Pro es un editor de PDF profesional con funciones avanzadas para el OCR, el procesamiento por lotes, la extracción de datos, el OCR directamente desde una entrada de escáner y otras tareas críticas para el negocio que le permiten extraer texto de archivos de imagen e imágenes PDF. Las funciones son tan completas como el precio es competitivo, y es la herramienta ideal para cualquier pequeño negocio o gran empresa debido a su escalabilidad y facilidad de uso. Ya no tendrá que preguntarse “¿Cómo puedo extraer texto de una imagen?” cuando tenga a su disposición esta herramienta increíblemente precisa.

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El reconocimiento óptico de caracteres o lector óptico de caracteres (OCR) es la conversión electrónica o mecánica de imágenes de texto mecanografiado, manuscrito o impreso en texto codificado por una máquina, ya sea a partir de un documento escaneado, una foto de un documento, una foto de una escena (por ejemplo, el texto de las señales y vallas publicitarias en una foto de un paisaje) o a partir de un texto de subtítulos superpuesto a una imagen (por ejemplo: de una emisión de televisión)[1].

Las primeras versiones necesitaban ser entrenadas con imágenes de cada carácter y trabajaban con una fuente a la vez. En la actualidad, son comunes los sistemas avanzados capaces de producir un alto grado de precisión en el reconocimiento de la mayoría de los tipos de letra, y con soporte para una variedad de entradas de formato de archivo de imagen digital[2] Algunos sistemas son capaces de reproducir una salida formateada que se aproxima a la página original, incluyendo imágenes, columnas y otros componentes no textuales.

Los primeros sistemas de reconocimiento óptico de caracteres se remontan a las tecnologías relacionadas con la telegrafía y la creación de dispositivos de lectura para ciegos[3]. En 1914, Emanuel Goldberg desarrolló una máquina que leía caracteres y los convertía en un código telegráfico estándar[4]. Al mismo tiempo, Edmund Fournier d’Albe desarrolló el Optophone, un escáner de mano que, al moverse por una página impresa, producía tonos que correspondían a letras o caracteres específicos[5].

Extraer texto de una imagen pdf

OneNote es compatible con el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), una herramienta que te permite copiar el texto de una imagen o archivo impreso y pegarlo en tus notas para que puedas hacer cambios en las palabras. Es una forma estupenda de hacer cosas como copiar información de una tarjeta de visita que hayas escaneado en OneNote. Después de extraer el texto, puedes pegarlo en otro lugar de OneNote o en otro programa, como Outlook o Word.

Nota: La eficacia del reconocimiento óptico de caracteres depende de la calidad de la imagen con la que se trabaja. Después de pegar el texto de una imagen o de un archivo impreso, es una buena idea revisarlo y asegurarse de que el texto fue reconocido correctamente.

Convertidor de imagen a texto

En este tutorial, aprenderás a extraer texto y números de una imagen escaneada y a convertir un documento PDF en una imagen PNG utilizando bibliotecas de Python como wand, pytesseract, cv2 y PIL. Se utilizará un tutorial de pyimagesearch para la primera parte, y luego se ampliará ese tutorial añadiendo la extracción de texto.

Este no es un tutorial para principiantes y requiere conocimientos de Python, Open CV y Procesamiento del Lenguaje Natural. Este tutorial se basa en un tutorial escrito por el colaborador de pyimagesearch Adrian Rosebrock, en el que se detalla cómo construir un escáner de documentos móvil de primera clase en sólo 5 minutos. Se recomienda leer ese tutorial para entender cómo escanear documentos detectando los bordes, encontrando el contorno y aplicando transformaciones.

¿Cómo vamos a completar nuestro objetivo de extracción de texto? Primero vamos a redimensionar la imagen utilizando cv2.resize con un valor de altura de 1150 y de anchura de 1350 píxeles. Esta imagen se guarda en el disco. El código para hacer este paso, y la salida redimensionada se puede ver a continuación.