📄 Curso de Reconhecimento de Texto com OCR

Bem-vindo ao repositório do Curso de Reconhecimento de Texto com OCR! Este repositório é dedicado ao aprendizado prático de técnicas de OCR (Optical Character Recognition), uma sub-área da Visão Computacional que transforma imagens em textos editáveis, utilizando bibliotecas como Tesseract, EasyOCR, EAST, e técnicas avançadas de Deep Learning.

📝 Sobre o Projeto

O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é uma tecnologia que permite a conversão de textos contidos em imagens para um formato que pode ser editado em qualquer ferramenta de texto. Este curso aborda a utilização de várias bibliotecas de OCR, técnicas de pré-processamento de imagens, e construção de modelos personalizados com redes neurais convolucionais para criar soluções robustas e eficientes.

Objetivos do Curso:

Aprender a reconhecer textos em imagens e vídeos utilizando Tesseract, EasyOCR e EAST.
Implementar técnicas para melhorar a qualidade das imagens, incluindo limiarização, inversão, escala de cinza, redimensionamento e remoção de ruídos.
Treinar modelos de OCR do zero usando TensorFlow e Redes Neurais Convolucionais (CNNs).
Aplicar técnicas de processamento de linguagem natural em textos extraídos.
Desenvolver um OCR personalizado para cenários específicos, como reconhecimento de placas de carros.

📦 Instalação e Configuração

Instalação

Utilizaremos o Google Colab para o desenvolvimento, facilitando o acesso a GPUs e evitando configurações complexas locais. Para instalar as principais bibliotecas, siga os comandos abaixo:

# Instalar o Tesseract OCR
!apt-get install tesseract-ocr
# Instalar o EasyOCR
!pip install easyocr
# Instalar o TensorFlow para treinamento de modelos
!pip install tensorflow

Configuração no Google Colab

Basta abrir o Google Colab, criar um novo notebook e executar os comandos acima para instalar todas as dependências necessárias.

📁 Estrutura do Repositório

O repositório está organizado da seguinte forma:

notebooks: Exemplos práticos de reconhecimento de texto utilizando diferentes bibliotecas.
datasets: Conjunto de imagens utilizadas para testes e treinamentos.
models: Modelos treinados personalizados de OCR.
preprocessing: Scripts de pré-processamento de imagens para otimização do OCR.
results: Resultados e análises dos textos reconhecidos.

🔧 Configuração e Testes

Para garantir o correto funcionamento das técnicas de OCR, siga os passos abaixo:

Pré-processamento de Imagens:
- Utilize técnicas de binarização, remoção de ruídos e ajuste de contraste para melhorar a legibilidade do texto nas imagens.
Treinamento de Modelos:
- Execute os notebooks na pasta models para treinar redes neurais convolucionais adaptadas para o seu caso de uso.
Testes e Avaliações:
- Utilize as imagens disponíveis na pasta datasets e compare os resultados do OCR para diferentes bibliotecas e configurações.

🎯 Principais Tecnologias e Bibliotecas

Tesseract: Uma das bibliotecas de OCR mais populares e fáceis de usar, ideal para textos bem formatados e impressos.
EasyOCR: Excelente para cenários com fontes variadas e textos em ambientes naturais.
EAST (Efficient and Accurate Scene Text Detector): Focada na detecção de textos em imagens complexas e vídeos.
TensorFlow: Utilizado para a criação e treinamento de modelos personalizados de OCR com redes neurais.

📊 Aplicações Práticas

Automação de Leitura de Documentos: Convertendo documentos escaneados ou fotografados em textos editáveis.
Leitura de Placas de Trânsito para Veículos Autônomos: Extração e reconhecimento de textos em ambientes dinâmicos.
Digitalização de Arquivos Antigos: Transformação de manuscritos em arquivos digitais com processamento de linguagem natural.
Verificação Automática de Formulários: Leitura e validação de documentos pessoais como CNH e RG.

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