1. Des produits
  2.   Analyseur
  3.   Python
  4.   trOCR
 
  

trOCR : Révolutionner la reconnaissance de texte avec les Transformers

Atteignez une précision humaine pour l'extraction de texte à partir de contenu imprimé, manuscrit et multilingue.

Qu'est-ce que l'API trOCR ?

trOCR (Reconnaissance Optique de Caractères basée sur les Transformers) est le modèle OCR révolutionnaire de Microsoft qui exploite l'architecture des transformers pour une précision inégalée dans la reconnaissance de texte. Contrairement aux systèmes OCR traditionnels qui reposent uniquement sur des réseaux convolutifs, trOCR combine des vision transformers (ViTs) avec un modélisation séquence-à-séquence, lui permettant de comprendre le contexte et les relations spatiales dans le texte - même pour des entrées complexes comme des notes manuscrites, des scans basse résolution ou des écritures complexes.

Avantages clés de trOCR :

  • Reconnaissance quasi-humaine : Excellent pour lire l'écriture manuscrite et le texte déformé
  • Prise en charge multilingue : Modèles pré-entraînés pour l'anglais, le français, l'allemand et plus
  • Processus unifié : Combine détection et reconnaissance du texte
  • Intégration facile : Basé sur la bibliothèque Transformers de Hugging Face
GitHub

Statistiques GitHub

Nom:
Langue:
Étoiles:
Fourchettes:
Licence:
Le référentiel a été mis à jour pour la dernière fois à

Pourquoi choisir trOCR ?

  • 15-20% plus précis que les modèles basés sur CNN
  • Plus de 90% de précision pour le texte manuscrit
  • Pré-traitement minimal : Robuste aux variations de police, d'orientation et de bruit
  • Traitement efficace : Optimisé pour GPU

Installation

trOCR nécessite PyTorch ou TensorFlow et la bibliothèque Hugging Face Transformers :

Installer avec PyTorch (GPU recommandé)


pip install transformers torch torchvision
pip install datasets  # Optionnel pour le fine-tuning

Note : Les modèles microsoft/trocr-base nécessitent ~1.5GB d'espace disque par variante (imprimé/manuscrit). Assurez-vous d'avoir suffisamment de stockage et de RAM (8GB+ pour le traitement par lots).

Exemples de code

Reconnaissance d'écriture manuscrite

Reconnaissance d'écriture


from transformers import TrOCRProcessor, VisionEncoderDecoderModel
from PIL import Image

processor = TrOCRProcessor.from_pretrained("microsoft/trocr-base-handwritten")
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("microsoft/trocr-base-handwritten")

image = Image.open("note_manuscrite.jpg").convert("RGB")
pixel_values = processor(image, return_tensors="pt").pixel_values

generated_ids = model.generate(pixel_values)
text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print(f"Texte extrait : {text}")

Traitement de documents imprimés

Extraction de texte imprimé


from transformers import pipeline
from PIL import Image

ocr = pipeline("image-to-text", model="microsoft/trocr-base-printed")
image = Image.open("document.png").convert("RGB")
results = ocr(image)

for item in results:
    print(item['generated_text'])

Conseils avancés

  • Améliorez les images avec OpenCV avant traitement
  • Affinez le modèle pour vos besoins spécifiques

Applications

  • Numérisation d'archives historiques
  • Traitement automatisé de factures
  • Technologies d'accessibilité

Produits Similaires

 Français