Calidad del OCR de Azure Computer Vision

Question

¿Por qué la calidad de la extracción de un texto de una imagen jpg que solo tiene texto, usando las funciones de OCR de Azure Cumputer Vision, es ínfima y, sin embargo, si utilizamos la demo del OCR (que viene en la página "https://portal.vision.cognitive.azure.com/demo/extract-text-from-images") con la misma imagen jpg, el resultado obtenido es de muy alta calidad?

Answer 1

Hola Pedro GP,

¡Bienvenido(a) a Microsoft Q&A!

Lamentamos sinceramente la demora en abordar tu tema en este foro.  

Respondiendo a tu pregunta, la diferencia en la calidad de la extracción de texto entre el uso de las funciones de OCR de Azure Computer Vision y la demo del OCR en la página web puede deberse a varios factores:

1. Versiones de la API: La demo en la página web podría estar utilizando una versión más reciente o mejorada de la API de OCR, mientras que la función que estás utilizando podría estar basada en una versión anterior.
2. Configuración y parámetros: La demo puede estar configurada con parámetros optimizados para obtener los mejores resultados posibles, como ajustes específicos para el tipo de imagen o el idioma del texto.
3. Modelos de aprendizaje automático: Es posible que la demo esté utilizando modelos de aprendizaje automático más avanzados o específicos para ciertos tipos de texto o imágenes, lo que mejora la precisión de la extracción.
4. Preprocesamiento de imágenes: La demo podría estar aplicando técnicas de preprocesamiento de imágenes, como ajuste de contraste, eliminación de ruido o corrección de distorsiones, que mejoran la calidad del texto extraído.

Para mejorar la calidad de la extracción de texto en tus propias implementaciones, te recomendaría revisar la documentación de Azure Computer Vision y asegurarte de estar utilizando la versión más reciente de la API, así como ajustar los parámetros y considerar técnicas de preprocesamiento de imágenes

Adicionalmente, si no recibimos una respuesta tuya en los próximos días, procederemos a cerrar el tema. Agradecemos tu comprensión y estamos aquí para ayudar en lo que sea necesario.

Atentamente,

Gao

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