OCR

OCR, czyli optyczne rozpoznawanie znaków (ang. Optical Character Recognition), to technologia informatyczna, która umożliwia konwertowanie tekstu znajdującego się na zeskanowanych dokumentach, zdjęciach, paragonach czy innych nośnikach graficznych na cyfrowy, edytowalny i przeszukiwalny tekst. Dzięki OCR możliwe jest przekształcanie dokumentów papierowych na treści cyfrowe, co usprawnia przechowywanie, wyszukiwanie i analizę informacji. 

Technologia OCR znajduje zastosowanie w wielu branżach, w tym finansach, administracji publicznej, medycynie, logistyce, edukacji czy e-commerce. Przykładami są: automatyczne odczytywanie faktur, digitalizacja archiwów, rozpoznawanie tablic rejestracyjnych czy analiza formularzy. 

Jak działa OCR? 

OCR opiera się na przetwarzaniu obrazu, analizie wzorców i sztucznej inteligencji. Proces rozpoznawania tekstu można podzielić na kilka etapów: 

1. Skanowanie i wstępne przetwarzanie obrazu 

Na tym etapie dokument papierowy lub zdjęcie jest skanowane lub przechwytywane za pomocą aparatu cyfrowego lub smartfona. Obraz może zawierać nie tylko tekst, ale też elementy graficzne, pieczątki czy tło. Następnie obraz przechodzi przez szereg procesów przygotowujących go do rozpoznawania, m.in.: 

• Skalowanie i wyostrzenie – poprawia ostrość liter. 

• Usuwanie szumów – eliminuje zakłócenia i nieczytelne piksele. 

• Konwersja do odcieni szarości lub czarno-białych – zwiększa kontrast. 

• Korekcja nachylenia – prostuje krzywo zeskanowane dokumenty. 

• Segmentacja – dzieli obraz na obszary z tekstem, obrazkami i pustymi przestrzeniami. 

2. Analiza układu dokumentu 

OCR rozpoznaje strukturę dokumentu: gdzie znajdują się nagłówki, kolumny, tabele, akapity czy linie tekstu. System identyfikuje także typ czcionki, rozmiar, styl (pogrubienie, kursywa) oraz orientację tekstu (np. poziomo lub pionowo). 

3. Rozpoznawanie znaków 

To kluczowy etap, w którym każda litera, cyfra i znak specjalny są analizowane i porównywane z bazą wzorców lub rozpoznawane na podstawie modeli uczenia maszynowego. Stosuje się tu dwie główne metody: 

• Rozpoznawanie wzorców (pattern recognition) – system porównuje fragmenty obrazu z zapisanymi wcześniej szablonami liter. 

• Rozpoznawanie funkcji (feature extraction) – analizuje cechy znaków (np. długość linii, łuki, przecięcia) i na ich podstawie klasyfikuje znaki. 

Nowoczesne OCR korzystają z sztucznej inteligencji, a dokładniej z sieci neuronowych i uczenia głębokiego (deep learning), które uczą się rozpoznawać tekst nawet w trudnych warunkach: niewyraźnych, odręcznych czy niestandardowych czcionkach. 

4. Postprocessing (etap końcowy) 

Na koniec wynik OCR jest analizowany i poprawiany. Algorytmy sprawdzają zgodność tekstu z językiem naturalnym (np. polskim), wykorzystując słowniki i reguły gramatyczne, by zredukować błędy rozpoznawania. Dodatkowo dane mogą być formatowane – np. tabele przekształcane w arkusze kalkulacyjne, a tekst dzielony na akapity.