LEADTOOLS OCR: reconocimiento de texto gratuito en la Mac App Store

A la hora de realizar el reconocimiento óptico de caracteres de una página impresa se recurre a un software muy complejo y a menudo caro, hoy en día existe una aplicación gratuita en la Mac App Store llamada LEADTOOLS OCR .

El reto somos conscientes de que no podemos esperar los mismos resultados que las aplicaciones de referencia para la categoría, pero al ser libres, estamos dispuestos a aceptar algunos compromisos en cuanto a funcionalidad.

Con solo abrir la interfaz es muy ágil y fácil de entender, con una miniatura del documento a la izquierda, la más grande abierta en el centro y una barra de herramientas con funciones. Pruébelo con el documento de prueba ya precargado (en inglés) y nos da buenos resultados de reconocimiento.

Elegimos Archivo / Abrir y abrimos un documento PDF con un escáner y obtuvimos la vista previa de la aplicación, capturada a 150 ppp desde la página de un libro. El texto parece un poco blando, no tiene límites especialmente grabados, pero intentemos lo mismo para completar la operación. Primero, usamos el botón en la parte superior derecha » Buscar zonas «, que identifica automáticamente y cuentas de áreas rojas del documento que contiene el texto.

Una vez identificadas las áreas de texto damos clic en el ” Reconocer texto ” y preguntaremos el nombre de un archivo de texto en el que guardar el resultado. Con nuestra prueba PDF encontramos numerosos errores de reconocimiento, uno o dos por cada fila. Obviamente, este es un resultado pobre que requiere una completa corrección manual, aunque puede ser conveniente tener la mayor parte del texto listo.

Con el documento de prueba en inglés, LEADTOOLS OCR  demostró estar a la altura de las expectativas, mientras que al enfrentarse a un escáner de documentos y recién adquirido en el otro idioma, ha mostrado varias limitaciones. Al parecer, el principal problema es la calidad de la imagen que proporciona, ya que si esta es suave y carece de contraste sufre una gran cantidad de errores.

Mejorando la fuente de la imagen, he cumplido una reducción parcial de errores, pero el resultado siempre requiere una importante cirugía correctiva. Con todo, puede ser suficiente utilizar vistas esporádicas de la gratificación, pero no exceder, la suficiencia de nuestra evaluación.

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