Tesseract Reseñas y Detalles del Producto

Tesseract es una gran biblioteca para OCR, aunque existen diferentes bibliotecas de OCR en línea y de pago, que vienen con un costo elevado, que no es asequible para las organizaciones de mediana escala. La alternativa es buscar una biblioteca que pueda funcionar localmente y sea rentable. Tesseract cumple ambos propósitos. Es rentable y muy precisa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El tiempo de procesamiento de Tesseract es lento al procesar imágenes grandes de alta resolución. Esto se puede reducir realizando algunos tipos de preprocesamiento en la imagen, y también a veces Tesseract no nos da resultados precisos. Tesseract también debería soportar el idioma nativo, como el hindi, etc. Está mayormente optimizado para caracteres en inglés. Tesseract debería mejorar el soporte para múltiples idiomas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En comparación con otros motores OCR de código abierto, Tesseract proporciona una buena cantidad de precisión en términos de extracción de texto. También exploré otros motores OCR como Easy OCR, Keras OCR, pero entre ellos Tesseract resultó ser el mejor. (Al menos para mí) Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Trabajar con datos tabulares es una tarea bastante difícil a veces. A veces pierde completamente el contexto de las declaraciones y genera algunas palabras aleatorias. Definitivamente eso también depende de la calidad gráfica de los documentos. Para eso tuve que trabajar mucho en el dominio de la visión por computadora para preparar los documentos de manera que se pueda mejorar la precisión.

Implementé un diccionario adicional donde escribí todas las palabras específicas del dominio para que, al extraer texto de cualquier documento, pueda mejorar su precisión. Algunos de los atributos de visión por computadora que utilicé fueron como umbral adaptativo, perspectiva de deformación, contraste. También utilicé algunas bibliotecas para la autocorrección del texto que fue extraído por el tesseract. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor de Tesseract es la cantidad de control que ofrece a los usuarios. Incluso si el modelo base proporciona una salida OCR menos precisa, puedes mejorarla ajustando sus parámetros. Hay muchos parámetros que Tesseract proporciona que se pueden cambiar en el archivo de configuración y si tus datos siguen algún tipo de patrones, entonces estos realmente son útiles para mejorar los resultados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Precisión. La precisión de los modelos preentrenados es menos precisa que muchos otros modelos OCR disponibles comercialmente. Si la calidad de las imágenes y el texto varía mucho, especialmente con muchos números y fracciones, se vuelve difícil obtener una buena precisión. La segunda cosa que no me gustó es que hay tantos parámetros que se pueden ajustar, pero el uso de todos los parámetros no es muy claro. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tesseract es una poderosa fuente abierta para OCR. También he usado Tesseract durante varios años y estaba contento con el OCR de documentos escaneados con él. Es fácil de usar y también fácil de instalar. La precisión también está disponible para usar en muchos y muchos documentos escaneados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Su precisión es un poco más baja que el motor OCR en la nube como Google Vision API o ABBYY OCR API. Pero creo que la versión 5 de Tesseract es mejor que la versión antigua y también creo que se mejoró en la nueva versión. Así que finalmente eso es bueno para mí con Tesseract. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La capacidad de la herramienta para extraer texto fácilmente en diferentes idiomas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El ajuste de parámetros requiere múltiples iteraciones. Este es el principal inconveniente al usar Tesseract. Otros competidores como Microsoft Cognitive OCR y Textract ofrecen formas fáciles de obtener resultados óptimos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El reconocimiento óptico de caracteres de Tesseract es muy preciso. Funciona mejor si primero usamos la escala de grises en él. El tiempo de respuesta también es muy óptimo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

También hay cosas no textuales en algunas capturas de pantalla, por ejemplo, el dinosaurio en Google Chrome que Tesseract confunde al convertir la imagen a texto. Convirtió el dinosaurio en el número 10 para la imagen de desconexión de internet de Chrome. Así que se requiere un poco de saneamiento para las entradas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Excelente precisión y la función PSM hace que la extracción sea más precisa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En algunos casos, esto no podrá extraerse correctamente si el documento está escrito a mano. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hace que el trabajo de OCR sea realmente fácil. Es un software de código abierto, por lo que se puede usar en cualquier empresa sin ningún problema. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las funcionalidades presentes en el software, especialmente los parámetros, tienen bastante margen de mejora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como usuario relativamente nuevo de Python, encontré que tesseract era fácil de usar y pude obtener resultados útiles en poco tiempo. La documentación era buena y varios métodos y parámetros han sido fáciles de entender. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Puede ser mucho trabajo preprocesar un gran número de imágenes para prepararlas para que Tesseract haga su magia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es fácil de configurar y poner en marcha. En segundo lugar, está bien mantenido por Google. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tesseract funciona mal en la mayoría de los escenarios con los que trato. No tiene soporte para texto manuscrito, lo cual es imprescindible en este momento. Otros códigos de investigación entrenados con datos muy pequeños a veces son mejores que Tesseract cuando se trata de la detección de texto en escenas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.