Qual é a melhor OCR no UI Path? Descubra neste vídeo!
Tabela de Conteúdos
- Introdução
- O que é OCR
- Tipos de OCR em UI Path
- OCR 1
- OCR 2
- OCR 3
- Qualidade da Extração
- Documento Digital
- Imagem Digitalizada
- Imagem de Documento Digitalizado
- Imagem Manuscrita
- Comparação das OCRs
- Tesseract OCR
- Microsoft OCR
- Omni Page OCR
- Abby Cloud OCR
- Google Vision OCR
- UI Path Document OCR
- UI Path Screen OCR
- Conclusão
- Recursos Recomendados
📄 Artigo: Comparação de OCRs no UI Path
Neste artigo, iremos explorar a fascinante comparação entre múltiplas OCRs no contexto do UI Path. OCR, ou Optical Character Recognition, é uma tecnologia que permite a extração de texto de imagens ou documentos digitalizados. No UI Path, existem diversas opções de OCRs disponíveis, o que pode gerar confusão na hora de escolher a mais adequada para cada tipo de documento. Nosso objetivo neste artigo é examinar o funcionamento de cada OCR e avaliar sua qualidade de extração.
Introdução
Quando lidamos com uma variedade de documentos no UI Path, é importante entender como cada OCR processa os dados e qual a qualidade da extração oferecida. Neste artigo, iremos analisar sete OCRs diferentes: Tesseract OCR, Microsoft OCR, Omni Page OCR, Abby Cloud OCR, Google Vision OCR, UI Path Document OCR e UI Path Screen OCR.
O que é OCR
OCR é a sigla para Optical Character Recognition, que em português significa Reconhecimento Óptico de Caracteres. Essa tecnologia permite a conversão de diferentes tipos de documentos, como imagens e documentos digitalizados, em texto pesquisável e editável. Essa funcionalidade é especialmente útil para automatizar tarefas que requerem a leitura e processamento de informações presentes em documentos físicos.
Tipos de OCR em UI Path
No UI Path, há diversas opções de OCRs disponíveis. Cada OCR possui características únicas e é mais adequada para tipos específicos de documentos. A seguir, apresentaremos três tipos de OCRs disponíveis:
OCR 1
O OCR 1 é uma opção popular no UI Path graças à sua facilidade de uso e resultados confiáveis. Ele é adequado para documentos digitais Claros e bem formatados. No entanto, pode ter dificuldades ao lidar com documentos manuscritos ou imagens de baixa qualidade.
OCR 2
O OCR 2 é conhecido por sua Alta precisão e capacidade de lidar com documentos manuscritos. Ele é mais eficiente quando utilizado em conjunto com imagens digitalizadas de alta resolução. No entanto, pode apresentar maior dificuldade em reconhecer texto em documentos com fontes pouco convencionais.
OCR 3
O OCR 3 é uma solução avançada que utiliza técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar a precisão da extração. Ele é altamente adaptável e capaz de reconhecer texto em diferentes formatos e idiomas. No entanto, pode exigir maior tempo de processamento devido à complexidade de seus algoritmos.
Qualidade da Extração
A qualidade da extração de texto é um aspecto crucial na escolha da OCR certa para determinado tipo de documento. Nesta seção, analisaremos a qualidade de extração em diferentes tipos de documentos.
Documento Digital
Quando se trata de documentos digitais bem formatados, a OCR Tesseract e a OCR Microsoft oferecem resultados satisfatórios. Ambas as OCRs conseguem extrair as informações corretamente na maioria dos casos, com uma taxa de precisão de cerca de 70%. No entanto, elas podem apresentar desafios ao lidar com logotipos e elementos visuais presentes no documento.
Imagem Digitalizada
No caso de imagens digitalizadas de documentos escritos à mão, a OCR Google Vision se destaca. Ela consegue capturar com precisão tanto o texto principal quanto os elementos visuais presentes no documento. A taxa de precisão da OCR Google Vision é de 10 em 10.
Imagem de Documento Digitalizado
Para imagens de documentos digitalizados contendo tanto texto digital quanto manuscrito, a OCR UI Path Document e a OCR Omni Page se mostram bastante eficazes. Ambas as OCRs conseguem extrair com precisão o texto digital, mas podem enfrentar dificuldades ao lidar com a parte manuscrita do documento. A taxa de precisão dessas OCRs é de 8 em 10.
Imagem Manuscrita
No caso de documentos totalmente manuscritos, a OCR Abby Cloud e a OCR UI Path Screen apresentam resultados mistos. Embora ambas as OCRs tentem extrair o texto, nem sempre conseguem obter resultados precisos. A taxa de precisão dessas OCRs varia de 3 a 5 em 10.
Comparação das OCRs
Agora vamos realizar uma comparação mais detalhada das sete OCRs mencionadas anteriormente. Examincaremos como cada uma delas se comporta em diferentes documentos e avaliaremos a qualidade da extração.
Tesseract OCR
- Qualidade de Extração em Documento Digital: 7 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Digitalizada: 4 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem de Documento Digitalizado: 7 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Manuscrita: 5 em 10
Microsoft OCR
- Qualidade de Extração em Documento Digital: 6 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Digitalizada: 6 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem de Documento Digitalizado: 7 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Manuscrita: 6 em 10
Omni Page OCR
- Qualidade de Extração em Documento Digital: 7 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Digitalizada: 7 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem de Documento Digitalizado: 8 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Manuscrita: 4 em 10
Abby Cloud OCR
- Qualidade de Extração em Documento Digital: 7 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Digitalizada: 7 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem de Documento Digitalizado: 8 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Manuscrita: 5 em 10
Google Vision OCR
- Qualidade de Extração em Documento Digital: 10 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Digitalizada: 10 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem de Documento Digitalizado: 10 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Manuscrita: 10 em 10
UI Path Document OCR
- Qualidade de Extração em Documento Digital: 10 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Digitalizada: 8 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem de Documento Digitalizado: 8 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Manuscrita: 3 em 10
UI Path Screen OCR
- Qualidade de Extração em Documento Digital: 9 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Digitalizada: 6 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem de Documento Digitalizado: 5 em 10
- Qualidade de Extração em Imagem Manuscrita: 4 em 10
Conclusão
Com base na análise realizada, concluímos que cada OCR no UI Path possui suas próprias vantagens e limitações. A escolha da melhor OCR depende do tipo de documento que será processado. A OCR Google Vision se destaca por sua precisão e capacidade de lidar com diferentes tipos de documentos. No entanto, é importante considerar a qualidade de extração necessária e o tipo de documento em Questão ao selecionar uma OCR específica.
Lembre-se de que a qualidade da extração pode variar de acordo com a clareza e a resolução dos documentos. É sempre recomendável realizar testes e ajustes para obter os melhores resultados.