La reconnaissance optique de caractères (OCR) transforme les images de texte (scans, photos de smartphone, PDF) en chaînes de caractères lisibles par machine et, de plus en plus, en données structurées. L'OCR moderne est un pipeline qui nettoie une image, trouve du texte, le lit et exporte des métadonnées riches afin que les systèmes en aval puissent rechercher, indexer ou extraire des champs. Deux normes de sortie largement utilisées sont hOCR, un microformat HTML pour le texte et la mise en page, et ALTO XML, un schéma orienté bibliothèque/archives ; tous deux préservent les positions, l'ordre de lecture et d'autres indices de mise en page et sont pris en charge par des moteurs populaires comme Tesseract.
Prétraitement. La qualité de l'OCR commence par le nettoyage de l'image : conversion en niveaux de gris, débruitage, seuillage (binarisation) et redressement. Les tutoriels canoniques d'OpenCV couvrent le seuillage global, adaptatif et d'Otsu — des incontournables pour les documents avec un éclairage non uniforme ou des histogrammes bimodaux. Lorsque l'éclairage varie au sein d'une page (pensez aux photos de téléphone), les méthodes adaptatives surpassent souvent un seuil global unique ; Otsu choisit automatiquement un seuil en analysant l'histogramme. La correction de l'inclinaison est tout aussi importante : le redressement basé sur Hough (Transformée de Hough) associé à la binarisation d'Otsu est une recette courante et efficace dans les pipelines de prétraitement de production.
Détection vs. reconnaissance. L'OCR est généralement divisé en détection de texte (où se trouve le texte ?) et reconnaissance de texte (que dit-il ?). Dans les scènes naturelles et de nombreux scans, les détecteurs entièrement convolutifs comme EAST prédisent efficacement des quadrilatères au niveau du mot ou de la ligne sans étapes de proposition lourdes et sont implémentés dans des boîtes à outils courantes (par exemple, le tutoriel de détection de texte d'OpenCV). Sur les pages complexes (journaux, formulaires, livres), la segmentation des lignes/régions et l'inférence de l'ordre de lecture sont importantes :Kraken implémente la segmentation traditionnelle de zones/lignes et la segmentation neuronale de ligne de base, avec un support explicite pour différents scripts et directions (LTR/RTL/vertical).
Modèles de reconnaissance. Le classique cheval de bataille open-source Tesseract (open-sourcé par Google, avec des racines chez HP) a évolué d'un classifieur de caractères en un reconnaisseur de séquence basé sur LSTM et peut émettre des PDF consultables, des sorties compatibles hOCR/ALTO, et plus encore depuis la CLI. Les reconnaisseurs modernes s'appuient sur la modélisation de séquence sans caractères pré-segmentés. La classification temporelle connexionniste (CTC) reste fondamentale, apprenant les alignements entre les séquences de caractéristiques d'entrée et les chaînes d'étiquettes de sortie ; elle est largement utilisée dans les pipelines d'écriture manuscrite et de texte de scène.
Ces dernières années, les Transformers ont remodelé l'OCR. TrOCR utilise un encodeur Vision Transformer plus un décodeur Text Transformer, entraîné sur de grands corpus synthétiques puis affiné sur des données réelles, avec de solides performances sur les benchmarks de texte imprimé, manuscrit et de scène (voir aussi la documentation de Hugging Face). En parallèle, certains systèmes contournent l'OCR pour la compréhension en aval : Donut (Document Understanding Transformer) est un encodeur-décodeur sans OCR qui produit directement des réponses structurées (comme du JSON clé-valeur) à partir d'images de documents (repo, carte de modèle), évitant l'accumulation d'erreurs lorsqu'une étape OCR distincte alimente un système d'IE.
Si vous voulez une lecture de texte clés en main sur de nombreux scripts, EasyOCR offre une API simple avec plus de 80 modèles linguistiques, renvoyant des boîtes, du texte et des confiances — pratique pour les prototypes et les scripts non latins. Pour les documents historiques, Kraken brille par sa segmentation de ligne de base et son ordre de lecture sensible au script ; pour un entraînement flexible au niveau de la ligne, Calamari s'appuie sur la lignée d'Ocropy (Ocropy) avec des reconnaisseurs (multi-)LSTM+CTC et une CLI pour affiner des modèles personnalisés.
La généralisation dépend des données. Pour l'écriture manuscrite, la base de données d'écriture manuscrite IAM fournit des phrases en anglais de divers scripteurs pour l'entraînement et l'évaluation ; c'est un ensemble de référence de longue date pour la reconnaissance de lignes et de mots. Pour le texte de scène, COCO-Text a superposé des annotations étendues sur MS-COCO, avec des étiquettes pour l'imprimé/manuscrit, lisible/illisible, le script et les transcriptions complètes (voir aussi la page originale du projet). Le domaine s'appuie également fortement sur le pré-entraînement synthétique : SynthText in the Wild rend le texte dans des photographies avec une géométrie et un éclairage réalistes, fournissant d'énormes volumes de données pour pré-entraîner les détecteurs et les reconnaisseurs (référence code et données).
Les compétitions sous l'égide de la lecture robuste d'ICDAR maintiennent l'évaluation sur le terrain. Les tâches récentes mettent l'accent sur la détection/lecture de bout en bout et incluent la liaison de mots en phrases, avec le code officiel rapportant précision/rappel/F-score, l'intersection sur l'union (IoU) et les métriques de distance d'édition au niveau du caractère — reflétant ce que les praticiens devraient suivre.
L'OCR se termine rarement par du texte brut. Les archives et les bibliothèques numériques préfèrent ALTO XML car il encode la mise en page physique (blocs/lignes/mots avec coordonnées) ainsi que le contenu, et il se marie bien avec l'empaquetage METS. Le microformat hOCR , en revanche, intègre la même idée dans HTML/CSS en utilisant des classes comme ocr_line et ocrx_word, ce qui facilite l'affichage, la modification et la transformation avec des outils web. Tesseract expose les deux — par exemple, en générant du hOCR ou des PDF consultables directement depuis la CLI (guide de sortie PDF) ; les wrappers Python comme pytesseract ajoutent de la commodité. Il existe des convertisseurs pour traduire entre hOCR et ALTO lorsque les dépôts ont des normes d'ingestion fixes — voir cette liste organisée d' outils de format de fichier OCR.
La tendance la plus forte est la convergence : la détection, la reconnaissance, la modélisation du langage et même le décodage spécifique à la tâche fusionnent dans des piles de Transformers unifiées. Le pré-entraînement sur de grands corpus synthétiques reste un multiplicateur de force. Les modèles sans OCR seront en concurrence agressive partout où la cible est des sorties structurées plutôt que des transcriptions littérales. Attendez-vous également à des déploiements hybrides : un détecteur léger plus un reconnaisseur de style TrOCR pour le texte long, et un modèle de style Donut pour les formulaires et les reçus.
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La reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie utilisée pour convertir différents types de documents, tels que des documents papier numérisés, des fichiers PDF ou des images capturées par un appareil photo numérique, en données modifiables et recherchables.
L'OCR fonctionne en numérisant une image ou un document d'entrée, en segmentant l'image en caractères individuels, et en comparant chaque caractère avec une base de données de formes de caractères en utilisant la reconnaissance de formes ou la reconnaissance de caractéristiques.
L'OCR est utilisé dans une variété de secteurs et d'applications, y compris la numérisation de documents imprimés, l'activation des services de texte en parole, l'automatisation des processus de saisie de données, et l'aide aux utilisateurs malvoyants pour mieux interagir avec le texte.
Bien que des progrès importants aient été faits dans la technologie OCR, elle n'est pas infaillible. La précision peut varier en fonction de la qualité du document original et des spécificités du logiciel OCR utilisé.
Bien que l'OCR soit principalement conçu pour le texte imprimé, certains systèmes OCR avancés sont également capables de reconnaître une écriture manuelle claire et cohérente. Cependant, la reconnaissance de l'écriture manuelle est généralement moins précise en raison de la grande variation des styles d'écriture individuels.
Oui, de nombreux systèmes logiciels OCR peuvent reconnaître plusieurs langues. Cependant, il est important de s'assurer que la langue spécifique est prise en charge par le logiciel que vous utilisez.
OCR signifie Optical Character Recognition et est utilisé pour reconnaître le texte imprimé, tandis que ICR, ou Intelligent Character Recognition, est plus avancé et est utilisé pour reconnaître le texte écrit à la main.
L'OCR fonctionne mieux avec des polices claires et faciles à lire et des tailles de texte standard. Bien qu'il puisse fonctionner avec différentes polices et tailles, la précision a tendance à diminuer lorsqu'on traite des polices inhabituelles ou des tailles de texte très petites.
L'OCR peut avoir du mal avec les documents de faible résolution, les polices complexes, les textes mal imprimés, l'écriture manuelle, et les documents avec des arrière-plans qui interfèrent avec le texte. De plus, bien qu'il puisse fonctionner avec de nombreuses langues, il ne couvre peut-être pas parfaitement toutes les langues.
Oui, l'OCR peut numériser du texte en couleur et des arrière-plans en couleur, bien qu'il soit généralement plus efficace avec des combinaisons de couleurs à contraste élevé, comme le texte noir sur un fond blanc. La précision peut diminuer lorsque les couleurs du texte et de l'arrière-plan manquent de contraste suffisant.
La PlayStation 2 (PS2) utilise un format d'image propriétaire optimisé pour son architecture matérielle unique. Le format tire parti du synthétiseur graphique et des unités vectorielles de la PS2 pour permettre un stockage et un rendu efficaces des graphiques 2D. Les images sont stockées à l'aide de différents modes de couleur, techniques de compression et dispositions de données pour équilibrer la qualité visuelle et l'utilisation de la mémoire.
Les principaux modes de couleur utilisés pour les images PS2 sont le RGBA 32 bits, le RVB 24 bits, le RVB 16 bits (565 ou 5551) et la couleur indexée 4 ou 8 bits avec une CLUT (table de correspondance des couleurs). Le RGBA 32 bits offre la meilleure qualité avec un canal alpha pour la transparence, tandis que l'indexé 4 bits sacrifie la qualité pour une taille de fichier plus petite. Les modes RVB 16 bits constituent un juste milieu. Le mode de couleur choisi a un impact sur l'utilisation de la mémoire et sur le niveau de détail et la profondeur de couleur maximum des graphiques.
Les graphiques PS2 peuvent éventuellement utiliser des palettes pour les modes de couleur indexés. Une palette ou CLUT est une table qui mappe des valeurs d'index 4 ou 8 bits à des couleurs RVB 16 ou 24 bits. L'utilisation de palettes permet des graphiques plus riches visuellement avec une empreinte mémoire plus petite par rapport aux modes de couleur directe, mais avec le compromis d'être limité à seulement 16 ou 256 couleurs uniques par image. Les palettes sont mieux adaptées aux graphiques plus simples comme les sprites 2D, le texte et les éléments d'interface utilisateur.
Plusieurs techniques sont utilisées pour compresser les données d'image PS2 afin de conserver une mémoire limitée. La plus simple est le codage de longueur d'exécution (RLE), qui remplace les séquences répétées de valeurs identiques par un nombre et la valeur elle-même. Par exemple, "AAAAAAABBCCCCCC" serait compressé en "7A2B6C". Cet algorithme sans perte est rapide et efficace pour compresser des images avec de nombreuses séquences contiguës de la même couleur.
Des méthodes de compression d'image PS2 plus avancées exploitent les propriétés du système visuel humain pour supprimer les informations imperceptibles. Ces algorithmes avec perte analysent les blocs d'image et suppriment sélectivement les données de fréquence plus élevée et la précision des couleurs auxquelles l'œil est moins sensible. Le matériel PS2 prend en charge nativement une forme de quantification vectorielle et de codage de troncature de bloc adaptée à ses unités vectorielles. En associant des données d'image compressées à des palettes CLUT, des graphiques détaillés peuvent être stockés et rendus efficacement.
Le pipeline graphique PS2 est basé sur le dessin de triangles texturés. Les images destinées à être mappées sur des surfaces 3D sont stockées sous forme de textures 2D. Pour contrôler la façon dont les textures sont échantillonnées, filtrées et appliquées aux surfaces, les textures PS2 incluent des mipmaps. Ce sont des versions précalculées et réduites de la texture pleine grandeur qui réduisent les artefacts lorsqu'une surface texturée est vue sous des angles obliques ou à distance. Une seule texture PS2 se compose de l'image pleine grandeur suivie d'une séquence de mipmaps réduits successivement.
Les données graphiques PS2 sont disposées en mémoire de manière unique pour permettre à son matériel d'accéder efficacement aux pixels de l'image. Les données de couleur peuvent être divisées en plans de bits séparés ou stockées dans des motifs entrelacés dans la VRAM. Une prise en compte attentive de la façon dont les données sont organisées est nécessaire pour maximiser les performances de rendu. Le synthétiseur graphique est optimisé pour rendre des images et des textures qui suivent ces conventions de disposition de données spécialisées.
Au-delà des données d'image elles-mêmes, les graphiques PS2 reposent souvent sur des métadonnées d'accompagnement. Pour les sprites, cela inclut des propriétés telles que la position, l'échelle, la rotation et le mode de fusion alpha. Pour les textures 3D, les métadonnées spécifient des détails tels que les dimensions, le mode de couleur, la compression, le nombre de niveaux de mipmap, les règles d'habillage et de serrage des textures et le mode de filtrage des textures. Ces métadonnées indiquent à la PS2 comment traiter et appliquer les images.
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