Всем привет! В своих постах мы часто пишем о разных этапах систем распознавания документов (например, тут и тут). Настало время рассказать о еще одной задаче (и нашем решении для нее), которая часто опускается из подробного рассмотрения.Наверняка каждый из вас хоть раз клал…
В честь 30-летия OCR мы продолжаем вспоминать, как появились первые отечественные технологии распознавания текста. На прошлой неделе мы рассказали про самую первую такую программу – OCR Tiger, предназначавшуюся для оцифровки книг с целью их дальнейшего переиздания. Сегодня речь…
Это мой первый пост об оптическом распознавании текста (OCR) с использованием Tesseract. Tesserast это очень популярная open source библиотека для OCR поддерживаемая Google, которая дает высокие результаты точности и поддерживает более 100 языков. В этом посте я расскажу как можно работать со стандартным словарем для языковой модели Tesseract и настроить его под свои нужды. Кому интересно, прошу под кат. Читать дальше →
Вам нужен OCR. В техобзорах рекомендуют Tesseract, на Хабре все пишут про VLM, идете на Hugging Face — там PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, Dots.OCR, Qwen2.5-VL, и каждая называет себя SOTA. Прибавим к этому vLLM, SGLang, TGI, Native HF Transformers, и вот вы зависли между десятками комбинаций. Мы протестировали девять моделей на трех движках инференса на рукописном русском и отразили в таблице, какая модель под какую задачу лучше подходит.Велком под кат за таблицей и историей ее создания Читать далее