Tesseract OCR: Was ist das, und warum würden Sie sich 2023 dafür entscheiden?

Tesseract OCR: Was ist das, und warum würden Sie sich 2023 dafür entscheiden?

Tesseract_OCR

Überlegen Sie, ob Sie Tesseract einsetzen sollen oder nicht? Tesseract ist die Open-Source-OCR-Lösung. Die Wahl für die meisten Unternehmen, da sie kostenlos ist, einen hohen Bekanntheitsgrad hat und viele Einsatzmöglichkeiten bietet. 

Obwohl es kostenlos ist, ist es nicht immer die beste Wahl. Viele OCR-Engines haben die Bilderkennungsqualität von Tesseract mit KI-Technologien längst übertroffen und bieten eine einfachere Einrichtung und eine vortrainierte Dateierkennung. 

Macht es für Sie also noch Sinn, die Tesseract OCR-Engine im Jahr 2023 zu verwenden? 

In diesem Blog erklären wir Ihnen, was Tesseract ist, wie es funktioniert und ob Tesseract die richtige Option für Ihren Anwendungsfall ist. Lassen Sie uns beginnen. 

Was ist Tesseract?

Tesseract ist eine Open-Source-OCR-Engine, die gedruckten oder geschriebenen Text aus Bildern extrahiert. Ursprünglich wurde es von Hewlett-Packard entwickelt, und die Weiterentwicklung wurde später von Google übernommen. Aus diesem Grund ist sie jetzt als „Google Tesseract OCR“ bekannt. 

Tesseract_OCR_beispiel

Aber was ist eine Open Source OCR? Es bedeutet einfach, dass sie für jeden frei zugänglich ist, entweder direkt oder über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API). Mit Tesseract OCR können Benutzer Text aus Bildern mit effizienter Inline- und Zeichenmustererkennung der OCR-Engine extrahieren. 

Derzeit unterstützt Tesseract bereits die Spracherkennung für mehr als 100 Sprachen „out of the box“. Die neueste Version von Tesseract (4.0) verfügt über eine KI-Integration durch ein neuronales LSTM-Netzwerk, um Eingaben unterschiedlicher Größe besser zu erkennen und zu verarbeiten.

Eine der großen Stärken von Tesseract ist die Kompatibilität mit vielen Programmiersprachen und Frameworks unter Verwendung von Wrappern wie Pytesseract, auch bekannt als Python-Tesseract. Schauen wir uns diese Verbindung zwischen Tesseract OCR und Python genauer an. 

Open Source Python OCR-Software

Pytesseract ist nicht nur OCR in Python, Open-Source-Software oder eine Python-Bibliothek, sondern dient auch als Wrapper für die Tesseract OCR Engine von Google. Dabei wird Python-Code um die Tesseract OCR-Engine gewickelt, sodass Kompatibilität und die Fähigkeit, mit verschiedenen Software-Strukturen zu arbeiten, gewährleistet sind.

Tesseract_OCR_google

Beachten Sie, dass es noch andere Python OCR-Bibliotheken und Wrapper gibt, die mit Tesseract gekoppelt werden können, z. B.:

  • PYOCR – ermöglicht mehr Optionen für die Satz-, Ziffern- und Worterkennung
  • Textract – ermöglicht die Extraktion von PDF-Daten für große Dateien und Pakete
  • OpenCV – open source Bibliothek von Programmierfunktionen mit Schwerpunkt auf Computer Vision (CV) in Echtzeit
  • Leptonica – ermöglicht Bildverarbeitungsfunktionen und Bildanalyseanwendungen mit seiner Bildverarbeitungsbibliothek
  • Pillow – eine weitere Python-Bibliothek für Bildverarbeitung, die das Öffnen, Bearbeiten und Speichern einer umfangreichen Liste von Bilddateiformaten unterstützt

Nachdem wir nun erklärt haben, was Tesseract ist und wie es mit Python zusammenhängt, wollen wir uns nun die einzelnen Schritte des Tesseract OCR-Prozesses ansehen. 

Schritte im Tesseract OCR-Prozess

Um Ihnen zu helfen, zu verstehen, wie der Tesseract OCR-Prozess normalerweise aussieht, haben wir ihn in die folgenden Schritte unterteilt:

  1. API-Anfrage – Der Zugriff auf Tesseract OCR ist nur über eine API-Integration möglich. Sobald die Verbindung zwischen Ihrer Lösung und Tesseract hergestellt ist, können Sie API-Anfragen von Ihrer Lösung an die Tesseract OCR-Engine senden.
  2. Eingabebild – Mit einer API-Anfrage können Sie Ihr Eingabebild zur Textextraktion einsenden. 
  3. Bildvorverarbeitung – Vor der Datenextraktion kommen die Bildvorverarbeitungsfunktionen der Tesseract OCR-Engine zum Einsatz. Dieser Schritt soll sicherstellen, dass die Bildqualität so hoch wie möglich ist, um genaue Datenextraaktionsergebnisse zu erzielen. Häufig wird OpenCV mit Tesseract gekoppelt, um die Bildqualität vor der Datenextraktion zu verbessern. 
  4. Datenextraktion – Zusammen mit trainierten Datensätzen und Leptonica oder OpenCV verarbeitet die Tesseract OCR-Engine das Eingabebild und extrahiert die Daten.
  5. Textkonvertierung – Nachdem die Daten (Text) aus dem Eingabebild extrahiert wurden, können sie nun in ein von Tesseract unterstütztes Format konvertiert werden, z. B. PDF, einfacher Text, HTML, TSV und XML. 
  6. API-Antwort – Sobald die Ausgabe fertig ist, erhält Ihre Lösung eine API-Antwort mit der fertigen Ausgabe zurück.
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Um diesen OCR-Fluss einzurichten, sind Kenntnisse und Zeit erforderlich, um alle relevanten API-Verbindungen herzustellen. Darüber hinaus müssen Sie die entsprechenden Komponenten wie Bibliotheken und Wrapper finden und umfangreiche Codierungsarbeiten durchführen. Dies hängt vor allem von Ihrem Anwendungsfall und Ihrer OCR-Anwendung ab.

Wie bereits erwähnt, wird Tesseract häufig mit OpenCV gepaart, um die Qualität des Eingangsbildes auf den heutigen Stand zu bringen. Schauen wir uns nun genauer an, wie das funktioniert.

Bessere Bildverarbeitung durch Kombination von OpenCV & Tesseract

Um zu verstehen, warum OpenCV häufig mit Tesseract OCR kombiniert wird, müssen wir erstmal Computer Vision erklären. Computer Vision ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern und Software ermöglicht, digitale Bilder, Videos oder andere visuelle Eingaben zu sehen, zu erfassen und zu interpretieren. Aber was hat das mit OpenCV zu tun? 

OpenCV ist eine Open-Source-Bibliothek mit Computer-Vision-Funktionen, die die Datenextraktion von OCR-Engines wie Tesseract verbessern können. Zu diesem Zweck könnten Sie die OpenCV-Bibliothek verwenden, um die folgenden Funktionen in die OCR-Lösung zu integrieren: 

  • Objekterkennung – ermöglicht es der Lösung, eine Vielzahl von Objekten zu erkennen 
  • Tiefe neuronale Netze (DNN) – ermöglicht der Lösung, Bilder zu klassifizieren 
  • Bildverarbeitung – ermöglicht es der Lösung, Eingabebilder mit verschiedenen Techniken wie Kantenerkennung, Pixelmanipulation, De-Skewing usw. besser zu verarbeiten.

Ohne OpenCV ist Tesseract nicht so ausgereift, wie wir es von den heutigen OCR-Lösungen erwarten würden, da viele von ihnen verschiedene KI-Technologien einsetzen.

Da Sie nun wissen, dass Tesseract OCR mit anderen Bibliotheken von Programmierfunktionen wie OpenCV verbessert werden kann, lassen Sie uns einen genaueren Blick auf einen der am häufigsten verwendeten Tesseract-Wrapper in Python werfen: PyTesseract.

Wie funktioniert (Py)Tesseract?

Bisher wissen wir, dass Pytesseract ein Wrapper für Googles Tesseract OCR in Python mit zusätzlichen Funktionen ist, die Tesseract allein nicht hat. Was sind diese Funktionen, und wie funktioniert es? 

Pytesseract kann als eigenständiges Skript für Tesseract verwendet werden und ermöglicht es, erkannten Text zu drucken, anstatt ihn in eine Datei zu konvertieren.

Pytesseract kann alle Bilddateien lesen, die von Imaging-Bibliotheken wie Leptonica und Pillow unterstützt werden, einschließlich JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF und viele andere. Daher wird es häufig in Bild-zu-Text-Python-OCR-Anwendungsfällen eingesetzt. 

Die Funktionsweise von Pytesseract besteht darin, dass es die Text- und Grafikelemente eines gescannten Bildes in eine Bitmap umwandelt.

Diese Bitmap ist einfach eine Konstruktion aus weißen und schwarzen Punkten. Wie bei jeder OCR, durchläuft das Bild vor der Datenextraktion und -konvertierung eine Vorverarbeitungsphase zur Anpassung von Helligkeit und Kontrast.

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Das Pytesseract-Framework ist für eine bessere Spracherkennung optimiert, wovon auch die Tesseract OCR von Google profitiert. Außerdem ist dieses Framework hervorragend in der Lage, die verwendeten Schriftarten und die Ausrichtung des Textes auf dem Eingabebild zu erkennen.

So kann es beispielsweise eine Orientierungskennzahl bereitstellen, um die Erkennung der Ausrichtung sicherzustellen. Eine der wichtigsten Funktionen ist jedoch, dass es Ihnen die Bounding-Box-Informationen der OCR liefern kann.

Es ist schön, sich mit den Funktionen und der Funktionsweise von Pytesseract Python OCR vertraut zu machen, aber es enthält keine Details darüber, wie man Googles Tesseract OCR verwendet. Damit befassen wir uns als Nächstes!

Python OCR Anwendungsfälle mit Tesseract

Wenn Sie in einem Unternehmen tätig sind, das Dokumente von Kunden, Lieferanten, Partnern oder Mitarbeitern verarbeitet, stehen die Chancen gut, dass Sie Ihren Workflow bei der Dokumentenverarbeitung mit Tesseract OCR verbessern können. Im Folgenden haben wir einige Anwendungsfälle aufgeführt, in denen Python OCR eingesetzt werden kann.

  • Automatisierte Dateneingabe – Engpässe werden oft durch mühsame Aufgaben wie die Dateneingabe verursacht. Mit OCR können Sie die manuelle Dateneingabe vermeiden und die Kosten um bis zu 70 % senken. 
  • Digitales Kunden-Onboarding – OCR kann bei der Extraktion persönlicher Informationen aus Ausweisdokumenten sehr hilfreich sein. Mit OCR können Sie Ihren Kunden eine Remote-Onboarding-Lösung anbieten, ohne dass ein Onboarding-Prozess an der Rezeption erforderlich ist.  
  • Automatisiertes Quittungs-Clearing für Kundenbindungskampagnen – Was ist, wenn Sie eine große Kundenbindungskampagne mit einer beträchtlichen Menge an zu prüfenden Quittungen haben? Zunächst müssen Sie die Daten vor der Validierung in Ihre Datenbank extrahieren. Dabei kann Ihnen Tesseract helfen.   
  • Automatisierte Rechnungsverarbeitung für die Kreditorenbuchhaltung – Kreditorenbuchhaltungsprozesse durchlaufen viele Stufen und beginnen immer mit der manuellen Dateneingabe. Mit OCR können Sie die Durchlaufzeit und die Kosten durch automatisierte Rechnungsdatenextraktion reduzieren. 
  • Digitale Archivierung – Es kann viel Zeit kosten, eine Information aus einem Papierarchiv zu finden. Die digitale Archivierung mit OCR bietet viele Vorteile für Unternehmen, wie z. B. Kosteneinsparungen, Einhaltung der DSGVO-Vorschriften und besseren Zugang zu Daten.
  • Extraktion von Fahrzeugidentifikationsnummern (VIN) – Die manuelle Eingabe von Fahrzeugidentifikationsnummern (VIN) auf Papier oder Formularen ist nicht immer der effizienteste Weg, um sie zu verarbeiten. Die Extraktion der Fahrzeugidentifikationsnummern mit Tesseract OCR ist unkompliziert und kann Ihre Abläufe erheblich verbessern.

Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Ihr Anwendungsfall hier nicht beschrieben wurde. Tesseract kann im Allgemeinen viele dokumentenbezogene Arbeitsabläufe wie jede andere Python OCR-Lösung verbessern. Allerdings ist zu beachten, dass es sich nicht um eine Standardlösung handelt. 

Das bedeutet, dass Sie für jeden der oben genannten Anwendungsfälle mehrere APIs miteinander verbinden und eine Vielzahl von Python-Wrappern und Bibliotheken mit Programmierfunktionen verwenden müssen.

Darüber hinaus müssen Sie die OCR-Engine mit einer beträchtlichen Datenmenge trainieren, um Ihren Anwendungsfall zu unterstützen, was einen enormen Ressourcenaufwand erfordert, sowohl zeitlich als auch finanziell.

Tesseract auf die Verarbeitung Ihrer Dateien trainieren

In den Fällen, in denen Tesseract Ihre Anforderungen an die Datenextraktion nicht direkt unterstützt, müssen Sie die OCR-Engine selbst trainieren. Praktisch bedeutet dies, dass Sie tausende von Beispielbildern oder -dokumenten benötigen, um Tesseract OCR zu trainieren. Dies wird auch als „Trainingsdaten“ bezeichnet.

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Nicht alle Unternehmen haben Trainingsdaten zur Verfügung. Die Beschaffung von Trainingsdaten kann Ihr Unternehmen eine beträchtliche Summe Geld kosten. Und wenn Sie die Daten selbst annotieren würden, würde Sie das sowohl Zeit als auch Geld kosten. 

Dies sind oft die Hauptgründe, warum viele Unternehmen lieber eine Lösung wählen, die bereits Out-of-the-Box-Optionen bietet. Es gibt jedoch noch weitere Gründe, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie sich auf eine Open-Source-OCR-Lösung wie Tesseract von Google stürzen. 

Beschränkungen von Tesseract

Tesseract OCR kann in vielen Fällen und Anwendungsfällen sehr nützlich sein. Wie bei jeder anderen Open-Source-Lösung gibt es jedoch immer auch einige Nachteile zu beachten. In diesem Abschnitt werden wir diese Einschränkungen nacheinander beleuchten:

  • Tesseract ist nicht so genau wie fortschrittlichere, in KI eingebettete Lösungen
  • Tesseract ist fehleranfällig, wenn die Trennung von Vorder- und Hintergrund des Bildes nicht signifikant ist
  • Die Entwicklung einer eigenen Lösung mit Tesseract OCR erfordert hohen Aufwand an Ressourcen und Zeit
  • Tesseract unterstützt nicht alle Dateiformate von sich aus
  • Tesseract erkennt keine Handschrift
  • Die Bildqualität muss einen bestimmten Schwellenwert von Dots per Inch (DPI) erreichen, damit es funktioniert
  • Tesseract muss weiterentwickelt werden und benötigt die Integration von KI, um bestimmte Dokumentenprozesse automatisieren zu können (z. B. Verifizierung, Gegenprobe, etc.)  
  • Tesseract hat keine grafische Benutzeroberfläche (GUI), d. h. Sie müssen es mit Ihrer bestehenden GUI verbinden oder eine solche entwickeln lassen
  • Die zusätzliche Entwicklung kostet Sie Zeit und Geld

Wenn Ihr OCR-Anwendungsfall einfach ist und Sie über interne Kenntnisse in der Entwicklung von OCR-Lösungen mit Python verfügen, könnte Tesseract von Google eine ausreichende Lösung für Sie sein.

Wenn Sie jedoch eine genauere OCR-Lösung benötigen, die skalierbar ist oder sofort funktioniert, dann ist Tesseract nicht die beste Lösung für Sie.

Die Nutzung ist zwar kostenlos, aber kostenpflichtige Optionen sind oft einfacher und möglicherweise immer noch günstiger als die Nutzung von Tesseract. Weitere Gründe, warum Tesseract nicht die richtige Wahl für Sie sein könnte: 

  • Lange Einrichtungszeit
  • Die Notwendigkeit, Verbindungen zu ERP- oder Buchhaltungssystemen herzustellen
  • Fehlende Unterstützung für Ihren Anwendungsfall 
  • Mangel an Trainingsdaten
  • Mangelndes internes Wissen über OCR in Python

Die perfekte Alternative zu Tesseract OCR: Klippa DocHorizon

Klippa DocHorizon gilt als die nächste Evolution der OCR-Technologie. In zehntausenden von Entwicklungsstunden wurde die Lösung ausgefeilt, um Kunden in verschiedenen Branchen zu bedienen. 

DocHorizon kann nicht nur besser als Tesseract OCR Bilder in Text umwandeln, sondern auch Daten mithilfe von KI-Technologien automatisch klassifizieren, validieren und maskieren.

Klippa-DocHorizon-DE

Warum sollten Sie DocHorizon der Tesseract OCR vorziehen? Die Vorteile der Verwendung von Klippa DocHorizon gegenüber Tesseract sind unter anderem:

  • Flexibilität – DocHorizon ist nicht an Vorlagen oder bestimmte Eingabedateien gebunden, was Ihrem Unternehmen die Möglichkeit gibt, OCR-Operationen zu skalieren
  • Große Auswahl an unterstützten Dokumententypen – Derzeit gibt es Out-of-the-Box-Optionen zur Erfassung von Daten aus Dokumenten wie Pässen, Quittungen, Rechnungen, Personalausweisen, Führerscheinen und vielen anderen in mehreren Sprachen
  • Spezialisiertes Onboarding-Team – Ermöglicht schnelles und zuverlässiges Onboarding, damit Sie so schnell wie möglich loslegen können
  • Höhere OCR-Genauigkeit – Mit KI-Technologien ist die OCR-Genauigkeit höher, da die Lösung ständig lernt und nicht an Vorlagen oder strenge Regeln gebunden ist 
  • Automatisierung des Dokumenten-Workflows – DocHorizon kann jeden dokumentenbezogenen Workflow automatisieren und hilft Ihnen, sich wiederholende Aufgaben wie die manuelle Archivierung, die manuelle Dateneingabe und die Datenvalidierung zu vermeiden 
  • Mobiles Scannen – Bringen Sie Ihr Unternehmen auf ein neues Level, indem Sie Ihrem Unternehmen oder Ihren Kunden OCR von Bildern mit mobilen Geräten ermöglichen – mit den mobilen Scanlösungen von DocHorizon 
  • Maßgeschneiderte Lösung – Wenn Sie eine maßgeschneiderte Lösung für Ihren Anwendungsfall benötigen, kann das erfahrene Entwicklungsteam von Klippa Ihnen bei der Erstellung helfen

Insgesamt unterstützt DocHorizon viel mehr Anwendungsfälle als Tesseract OCR von Google. Wenn Ihre Organisation einen komplexeren Anwendungsfall hat oder eine Plug-and-Play-Lösung implementiert haben möchte, ist DocHorizon die perfekte Lösung für Sie.

Vereinbaren Sie über das untenstehende Formular einen Termin für eine Demo, um zu sehen, wie unsere Lösung funktioniert. Sollten Sie Fragen haben, die noch nicht beantwortet wurden, können Sie sich gerne an unsere Experten wenden.


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