Você fica cansado quando precisa digitalizar imagens e documentos escaneados e inserir dados manualmente para pesquisa e acessibilidade? Este é um trabalho muito difícil e agitado. Além disso, há maiores chances de erros ao digitar os dados manualmente. No entanto, extrair texto de imagens tornou-se necessário em muitos campos.
Muitas pessoas desconhecem as novas ferramentas e técnicas que surgiram à medida que a tecnologia melhorou. Essas técnicas tornaram esse processo mais rápido e preciso. Se você quiser aprender as melhores e mais novas dicas e técnicas para extrair texto de imagens no ano de 2024, este artigo será muito útil para você. Vamos começar.
Técnicas para extrair texto de imagens
Inúmeras abordagens estão sendo usadas para extrair texto de imagens. No entanto, as técnicas mais úteis estão abaixo, pois fornecem exatidão e precisão incomparáveis.
Reconhecimento óptico de caracteres
O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é uma técnica que converte texto em imagens em formato legível por máquina. Os algoritmos de OCR usam várias fontes e padrões de texto para determinar o texto nas imagens e convertê-los em um formato legível por máquina. Isso é feito processando letras em códigos com base na detecção de recursos e na correspondência de padrões.
A tecnologia OCR é particularmente útil na classificação de documentos e entrada de dados, pois permite a recuperação eficiente de texto de imagens e adição de arquivos. Muitas empresas agora gerenciam seus documentos usando a tecnologia OCR, o que facilita a localização rápida de informações importantes e diminui a chance de cometer erros.
Aplicações em empresas, medicina e gerenciamento de segurança melhoram o fluxo de trabalho, reduzem custos e reduzem erros. Os profissionais médicos usam a tecnologia OCR para transformar registros e relatórios de pacientes em papel em arquivos digitais. Isso torna mais fácil para eles encontrar e compartilhar dados importantes. No gerenciamento de segurança, a tecnologia OCR pode ser usada para visualizar e digitalizar imagens de segurança. Isso ajuda a encontrar possíveis ameaças e faz com que os processos de segurança funcionem com mais tranquilidade.
Transformação da largura do traço
É uma técnica utilizada para extração de texto de imagens capturadas. Ele se concentra em isolar formas conectadas com larguras de traço apropriadas. Ele primeiro identifica bordas de contraste antes de navegar na imagem em cada borda de pixel para encontrar traços. O SWT separa o texto das regiões não textuais usando larguras de traço consistentes. Produz melhores resultados que o OCR. Ele pode detectar texto em imagens de várias orientações, estilos de fonte e tamanhos.
Essa técnica funciona especialmente bem para extrair texto de imagens que não são digitais. O SWT se tornou uma forma popular de extrair texto de documentos e reconhecer texto em cenas e imagens. O SWT pode extrair texto com eficácia de fundos complexos e imagens desordenadas, localizando e dividindo com precisão áreas de texto com base na largura do traço. Essa técnica pode lidar com diferentes tipos de texto, o que a torna útil para tarefas que precisam extrair texto de imagens de maneira confiável. Para detecção e reconhecimento de texto, a transformação da largura do traço é um método útil e forte que ainda é usado em muitas situações diferentes.
A melhor coisa sobre a transformação da largura do traço é que ela pode funcionar com textos de diferentes tamanhos e orientações. Isso significa que ele pode ser usado em diversas situações. O SWT também pode lidar com ruído e distorção, o que permite extrair texto com precisão de imagens difíceis.
Nos últimos anos, os pesquisadores também analisaram como o SWT pode ser usado com técnicas de aprendizagem profunda para tornar a extração de texto ainda melhor. Há esperança de novas melhorias na tecnologia de detecção e reconhecimento de texto devido aos bons resultados desta combinação em termos de precisão e velocidade.
Extração de recursos
Esta é uma técnica mais ampla usada em visão computacional para identificar e extrair informações significativas de imagens. A análise de imagens usa algoritmos complicados como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para observar valores de pixel e encontrar bordas. Você pode descobrir os valores dos pixels usando valores ou médias de cores brutas. Mas as bordas mostram onde termina um objeto ou qual é uma parte importante.
As CNNs podem ser usadas para fazer coisas como encontrar objetos e classificar imagens em grupos. A visão computacional pode classificar objetos em imagens com precisão e tomar decisões com base nas informações obtidas de técnicas de extração de recursos, como CNNs. Isso possibilita que os sistemas reconheçam e classifiquem automaticamente uma ampla gama de objetos, o que é chamado de reconhecimento avançado de imagem.
Quando o OCR e a extração de recursos são usados juntos, os sistemas podem não apenas ler texto em imagens, mas também descobrir o que as imagens significam, o que permite uma análise e compreensão mais aprofundadas. Quando essas tecnologias são combinadas, elas podem ser usadas de diversas maneiras, como em carros autônomos, saúde, segurança e muito mais.
Extração de metadados usando técnica de visão computacional
As imagens podem conter informações armazenadas que ficam atrás dos pixels. Essas informações podem incluir a data em que a foto foi tirada, as configurações usadas na câmera ou até mesmo informações sobre o local onde a foto foi tirada.
Os sistemas de visão computacional podem dizer muito sobre a situação em que a foto foi tirada, retirando esses metadados da imagem. Esses dados podem ser usados para pesquisar e organizar enormes bancos de dados de imagens, tornar o reconhecimento de imagens mais preciso e oferecer aos usuários uma experiência mais personalizada. A extração de metadados é crítica para maximizar o potencial dos dados de imagem e expandir as capacidades da tecnologia de visão computacional.
Dicas importantes para extrair texto de imagens com precisão
Existem alguns pontos importantes a serem considerados para uma melhor extração de texto de imagens. Aqui estão estes:
1. Qualidade da imagem
A qualidade da extração do texto está diretamente relacionada à qualidade da imagem. Verifique o papel rapidamente para ver se há algum erro ou rasgo. Se for, revise essa parte do texto cuidadosamente. Se você tiver o documento em papel, poderá tirar uma foto melhor e extrair o texto com mais precisão.
2. A fonte é importante
O conversor pode errar em algumas fontes, especialmente aquelas sofisticadas ou altamente estilizadas. Procure conversores que suportem fontes específicas se precisar extrair texto com fontes sofisticadas.
3. Preste atenção ao texto
Pode ser difícil para os conversores trabalharem com texto confuso, desbotado ou de baixa resolução. Se o texto for pequeno ou manuscrito, você poderá aumentar o contraste no editor de imagens antes da conversão.
4. Escolha uma ferramenta eficaz
Antes de iniciar a extração de texto, certifique-se de ter uma ferramenta poderosa e segura. Algumas das ferramentas funcionam muito rapidamente e são seguras. Para obter os melhores resultados, use algumas ferramentas e avalie como elas funcionam. Depois disso, escolha uma ferramenta com base na sua avaliação e necessidades.
5. Revisão e edição
Se você usar um extrator de texto de imagem, leia o texto e compare-o com o texto da imagem para ter certeza de que está correto. Mesmo que as ferramentas funcionem bem, elas podem perder algumas informações importantes de vez em quando. Existem várias causas possíveis, como diferenças de idioma, fontes pequenas ou notas manuscritas que não são legíveis.
Como extrair texto de imagens?
Existem muitas ferramentas disponíveis online que usam as técnicas mencionadas acima para extrair texto de imagens. Eles são comumente conhecidos como conversores de imagem em texto. Você pode usar a ferramenta online para extrair texto de imagens e convertê-lo em texto legível por máquina.
Alguns dos conversores avançados de imagem em texto usam IA para aumentar a precisão do processo de extração. Também os ajuda a compreender fontes complexas e a escrita humana.
Você pode procurar um conversor de imagem em texto na web e enviar sua imagem para ele. Ele extrairá automaticamente o texto da imagem e oferecerá várias opções de download. Você também pode copiar o conteúdo para uma área de transferência e usá-lo sempre que necessário.
Use casos de extração de texto de imagens
A extração de imagens está sendo usada em quase todas as áreas da vida atualmente. Alguns dos casos de uso importantes são os seguintes:
- Digitalização de Documentos: É mais fácil armazenar, pesquisar e recuperar documentos que foram transformados em formatos digitais. Isso é muito usado em gerenciamento de documentos corporativos, bibliotecas e arquivos.
- Automação de entrada de dados: a extração automática de informações de formulários, faturas e recibos reduzirá a quantidade de entrada de dados que precisa ser feita manualmente.
- Pesquisa Acadêmica: Retirar texto de livros antigos, manuscritos e trabalhos de pesquisa para facilitar o arquivamento e a análise digital.
- Tradução em tempo real: aplicativos móveis que traduzem texto de imagens instantaneamente são úteis para pessoas que estão viajando ou aprendendo um novo idioma.
- Moderação de conteúdo: os sites de mídia social podem localizar e extrair texto de imagens para que conteúdo impróprio possa ser monitorado e filtrado.
Palavras Finais
A extração de texto de imagens tornou-se uma técnica poderosa que pode ser usada para muitas coisas. Os usuários podem transformar imagens com precisão em texto editável usando técnicas como OCR, transformação da largura do traço e extração de recursos. Tenha sempre em mente que os resultados podem ser muito afetados pela qualidade da imagem e pela técnica utilizada. À medida que o aprendizado profundo e a visão computacional melhoram, podemos esperar que a extração de texto melhore ainda mais no futuro.
