Proyecto de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR)

Este proyecto implementa un pipeline de OCR utilizando la librería PaddleOCR para extraer texto de imágenes de manera eficiente, con soporte para el idioma español.

1. Descripción General

El sistema permite procesar imágenes individuales o carpetas completas, realizando un preprocesamiento interno (vía PaddleOCR) para detectar y reconocer texto con alta precisión. Está optimizado para ejecutarse en entornos locales de manera rápida gracias a la gestión de dependencias con uv.

2. Requisitos del Sistema

• Python: 3.9 o superior.
• Herramientas: uv.

3. Instrucciones de Instalación

Siga estos pasos para configurar el entorno de desarrollo:

Paso 1: Clonar el repositorio y entrar al directorio

cd proyecto_ocr

Paso 2: Crear el entorno virtual (usando uv)

uv venv
source .venv/bin/activate  # En macOS/Linux
# o .venv\Scripts\activate  # En Windows

Paso 3: Instalar dependencias

uv pip install -r requirements.txt
uv pip install -e .  # Instala el proyecto en modo editable

4. Instrucciones de Uso

El script src/inferencia.py es el punto de entrada principal.

Procesar una sola imagen

python src/inferencia.py --imagen ruta/a/tu/imagen.png

Procesar una imagen y guardar el resultado

python src/inferencia.py --imagen ruta/a/imagen.png --salida resultado.txt

Procesar una carpeta completa de imágenes

python src/inferencia.py --carpeta ruta/de/carpeta --salida carpeta_resultados

5. Ejemplo de Entrada y Salida

Entrada: Una imagen que contiene el texto "CAPÍTULO PRIMERO".

Comando:

python src/inferencia.py --imagen image.png

Salida en consola:

Procesando: image.png

--- TEXTO EXTRAÍDO ---

CAPÍTULO PRIMERO
Llegué a Liverpool el 18 marzo de 1867...

6. Soluciones Alternativas

Existe una implementación alternativa utilizando EasyOCR en la rama easyocr.

Para consultar esta solución:

git checkout easyocr