El OCR, o Reconocimiento Óptico de Caracteres, es una tecnología que permite convertir imágenes que contienen texto impreso, manuscrito o mecanografiado en datos textuales utilizables por sistemas informáticos. Se distingue de otras tecnologías de procesamiento de imágenes por su capacidad para extraer y estructurar información textual automáticamente de soportes físicos o digitales. El funcionamiento del OCR suele constar de tres etapas: preprocesamiento de la imagen (corrección, filtrado, contraste), detección y segmentación de caracteres, y reconocimiento mediante modelos estadísticos o redes neuronales. La principal implicación del OCR es hacer consultable y editable contenido que antes era inaccesible en formato digital.
Casos de uso y ejemplos de utilización
El OCR se utiliza ampliamente en la digitalización de documentos administrativos, gestión de archivos, automatización de la introducción de facturas o correspondencia, lectura automática de matrículas, y accesibilidad para personas con discapacidad visual. En sectores bancarios y legales agiliza el procesamiento de expedientes. En logística, facilita la lectura de códigos de barras complejos o albaranes manuscritos.
Principales herramientas de software, librerías y frameworks
Las soluciones más destacadas incluyen Tesseract (código abierto, desarrollado inicialmente por HP y mantenido por Google), ABBYY FineReader (solución comercial reconocida), Google Cloud Vision OCR o Amazon Textract (servicios en la nube), EasyOCR, PaddleOCR, Kraken (especializado en manuscritos históricos), así como módulos integrados en suites ofimáticas (Adobe Acrobat, Microsoft OneNote).
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
La integración del deep learning ha mejorado considerablemente la precisión, especialmente para escrituras manuscritas o documentos degradados. Los modelos OCR multilingües y contextuales están evolucionando, al igual que la automatización del procesamiento de documentos complejos (facturas, formularios estructurados). El OCR se integra ahora en flujos de extracción de información, análisis semántico y automatización robótica de procesos (RPA), abriendo el camino a aplicaciones más inteligentes e interactivas.
