L'OCR, ovvero il Riconoscimento Ottico dei Caratteri, è una tecnologia che consente di convertire immagini contenenti testo stampato, manoscritto o dattiloscritto in dati testuali utilizzabili dai sistemi informatici. Si distingue da altre tecnologie di elaborazione delle immagini per la sua capacità di estrarre e strutturare automaticamente informazioni testuali da supporti fisici o digitali. L'OCR opera generalmente in tre fasi: pre-elaborazione dell'immagine (correzione, filtraggio, contrasto), rilevamento e segmentazione dei caratteri, quindi riconoscimento tramite modelli statistici o reti neurali. La principale implicazione dell'OCR è rendere interrogabili e modificabili contenuti prima inaccessibili in formato digitale.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
L'OCR è ampiamente utilizzato nella digitalizzazione di documenti amministrativi, gestione di archivi, automazione dell'inserimento di fatture o corrispondenza, lettura automatica delle targhe automobilistiche, e per l'accessibilità alle persone ipovedenti. Nei settori bancario e legale accelera il trattamento delle pratiche. In ambito logistico facilita la lettura di codici a barre complessi o bolle di consegna manoscritte.
Principali strumenti software, librerie e framework
Le soluzioni principali includono Tesseract (open source, inizialmente sviluppato da HP e mantenuto da Google), ABBYY FineReader (soluzione commerciale nota), Google Cloud Vision OCR e Amazon Textract (servizi cloud), EasyOCR, PaddleOCR, Kraken (specializzato in manoscritti storici), oltre a moduli integrati nelle suite per ufficio (Adobe Acrobat, Microsoft OneNote).
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
L'integrazione del deep learning ha notevolmente migliorato la precisione, soprattutto per scritture manoscritte o documenti deteriorati. I modelli OCR multilingue e contestuali stanno progredendo, così come l'automazione del trattamento di documenti complessi (fatture, moduli strutturati). L'OCR è ora parte di pipeline di estrazione dati, analisi semantica o automazione robotica dei processi (RPA), aprendo la strada a applicazioni sempre più intelligenti e interattive.
