Tesseract Bewertungen & Produktdetails

Tesseract ist eine großartige Bibliothek für OCR, obwohl es verschiedene Online- und kostenpflichtige OCR-Bibliotheken gibt, die mit hohen Kosten verbunden sind, die sich mittelständische Organisationen nicht leisten können. Die Alternative besteht darin, nach einer Bibliothek zu suchen, die lokal arbeiten kann und kosteneffizient ist. Tesseract erfüllt beide Zwecke. Es ist kosteneffizient und am genauesten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Verarbeitungszeit von Tesseract ist langsam, wenn hochauflösende große Bilder verarbeitet werden. Dies kann durch einige Arten der Vorverarbeitung des Bildes reduziert werden, und manchmal liefert Tesseract uns keine genauen Ergebnisse. Tesseract sollte auch die Unterstützung für die Landessprache bieten, wie Hindi usw. Es ist hauptsächlich für englische Zeichen optimiert. Tesseract sollte die Unterstützung für mehrere Sprachen verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Im Vergleich zu den anderen Open-Source-OCR-Engines bietet Tesseract eine gute Genauigkeit bei der Textextraktion. Ich habe auch andere OCR-Engines wie Easy OCR und Keras OCR untersucht, aber unter ihnen erwies sich Tesseract als die beste. (Zumindest für mich) Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Arbeit mit tabellarischen Daten ist manchmal eine ziemlich schwierige Aufgabe. Manchmal fehlt völlig der Kontext der Aussagen und es werden einige zufällige Wörter generiert. Das hängt definitiv auch von der grafischen Qualität der Dokumente ab. Dafür musste ich viel im Bereich der Computer Vision arbeiten, um die Dokumente bereit zu machen, damit die Genauigkeit verbessert werden kann.

Ich habe ein zusätzliches Wörterbuch implementiert, in dem ich alle domänenspezifischen Wörter geschrieben habe, damit ich beim Extrahieren von Text aus einem Dokument in der Lage bin, die Genauigkeit zu verbessern. Einige der Computer Vision-Attribute, die ich verwendet habe, waren wie Adaptive Threshold, Warp Perspective, Kontrast. Ich habe auch einige Bibliotheken zur Autokorrektur des von Tesseract extrahierten Textes verwendet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an Tesseract ist die Menge an Kontrolle, die es den Benutzern gibt. Selbst wenn das Basismodell weniger genaue OCR-Ergebnisse liefert, kann man es durch Anpassen der Parameter verbessern. Es gibt viele Parameter, die Tesseract bereitstellt, die in der Konfigurationsdatei geändert werden können, und wenn Ihre Daten bestimmten Mustern folgen, sind diese wirklich nützlich, um die Ergebnisse zu verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Genauigkeit. Die Genauigkeit der vortrainierten Modelle ist weniger genau als viele andere kommerziell verfügbare OCR-Modelle. Wenn die Bildqualität und der Text stark variieren, insbesondere mit vielen numerischen Werten und Brüchen, wird es schwierig, eine gute Genauigkeit zu erzielen. Zweitens gefiel mir nicht, dass es so viele Parameter gibt, die angepasst werden können, aber die Verwendung aller Parameter ist nicht sehr klar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Tesseract ist eine leistungsstarke Open-Source-Software für OCR. Ich habe Tesseract auch seit mehreren Jahren verwendet und war zufrieden mit der OCR von gescannten Dokumenten. Es ist einfach zu bedienen und ebenso einfach zu installieren. Die Genauigkeit ist auch in vielen gescannten Dokumenten verfügbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Seine Genauigkeit ist etwas niedriger als die von Cloud-OCR-Engines wie Google Vision API oder ABBYY OCR API. Aber ich denke, die Tesseract-Version 5 ist besser als die alte Version und ich denke auch, dass sie in der neuen Version verbessert wurde. Also ist das letztendlich gut für mich mit Tesseract. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Fähigkeit des Werkzeugs, Text mühelos über verschiedene Sprachen hinweg zu extrahieren Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Parameterabstimmung erfordert mehrere Iterationen. Dies ist der Hauptnachteil bei der Verwendung von Tesseract. Andere Wettbewerber wie Microsoft Cognitive OCR und Textract bieten einfache Möglichkeiten, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die optische Zeichenerkennung von Tesseract ist sehr genau. Sie funktioniert am besten, wenn wir zuerst die Graustufen darauf anwenden. Die Reaktionszeit ist ebenfalls sehr optimal. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt auch nicht-textuelle Dinge auf einigen Screenshots, zum Beispiel den Dinosaurier in Google Chrome, den Tesseract beim Konvertieren von Bild zu Text durcheinanderbringt. Es hat den Dinosaurier in die Zahl 10 für das Chrome-Internet-Trennungsbild umgewandelt. Daher ist eine gewisse Bereinigung der Eingaben erforderlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ausgezeichnete Genauigkeit & die PSM-Funktion macht die Extraktion genauer. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

In einigen Fällen wird dies möglicherweise nicht richtig extrahiert, wenn das Dokument handgeschrieben ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es macht die OCR-Arbeit wirklich einfach. Es ist eine Open-Source-Software, die in jedem Unternehmen ohne Probleme verwendet werden kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Funktionen der Software, insbesondere die Parameter, haben noch erhebliches Verbesserungspotential. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als relativ neuer Python-Benutzer fand ich Tesseract einfach zu verwenden und konnte in kurzer Zeit nützliche Ergebnisse erzielen. Die Dokumentation war gut und verschiedene Methoden und Parameter waren leicht zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es kann viel Arbeit sein, eine große Anzahl von Bildern vorzuverarbeiten, um sie für Tesseract bereit zu machen, damit es seine Magie entfalten kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist einfach einzurichten und in Betrieb zu nehmen. Zweitens wird es gut von Google gepflegt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Tesseract schneidet in den meisten Szenarien, mit denen ich zu tun habe, schlecht ab. Es gibt keine Unterstützung für handgeschriebenen Text, was zu diesem Zeitpunkt ein Muss ist. Andere Forschungscodes, die mit sehr kleinen Datenmengen trainiert wurden, sind manchmal besser als Tesseract, wenn es um die Erkennung von Szenentexten geht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.