Un tableau numérisé dans un PDF est une grille de nombres piégés dans une image. L’œil humain voit les lignes et les colonnes. Le logiciel OCR voit l'image d'une page et tente d'extraire le texte qu'il trouve. Le résultat est souvent un fouillis où les relations entre les nombres se perdent. Une valeur de la troisième colonne se retrouve dans la deuxième colonne. Un en-tête de ligne est joint aux mauvaises données. L'exécution de l'OCR sur un tableau numérisé et l'exportation uniquement des données numériques, clairement mappées sur les lignes et les colonnes, nécessitent des paramètres OCR qui préservent la structure du tableau et une étape d'exportation qui isole les nombres du texte environnant. Le processus OCR PDF pour l'extraction de tableaux est plus exigeant que l'OCR de texte général.
Pourquoi l'OCR général échoue sur les tables
L'OCR générale traite une image de page comme un flux continu de texte. Il reconnaît les caractères et les affiche dans l'ordre dans lequel ils apparaissent sur la page, généralement de gauche à droite et de haut en bas. Une table perturbe ce flux. Le moteur OCR rencontre de courts fragments de texte séparés par de grands espaces. Il doit décider si ces fragments font partie d’un même paragraphe, de lignes distinctes ou d’éléments d’un tableau. Les moteurs OCR généraux ne sont pas conçus pour faire cette distinction.
Un nombre dans une cellule de tableau est isolé de ses voisins par un espace blanc. L'en-tête de colonne au-dessus peut être reconnu comme un bloc de texte distinct. L'étiquette de ligne à sa gauche peut être reconnue comme un autre bloc distinct. La sortie OCR présente ces trois éléments sous forme de texte déconnecté. La relation entre l'en-tête de colonne, l'étiquette de ligne et la valeur des données est perdue. Le tableau Scanned PDF devient une pile de chiffres sans signification structurelle.
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Utilisation de moteurs OCR basés sur les tables
Les moteurs OCR spécialisés incluent la détection de table comme fonctionnalité principale. Ces moteurs analysent l'image de la page et identifient les structures des tableaux en détectant les lignes de la grille, les alignements des colonnes et l'espacement cohérent des lignes. Ils traitent le tableau comme un objet structuré, reconnaissant chaque cellule individuellement et enregistrant sa position en ligne et en colonne. Le résultat est un format structuré, tel qu'une feuille de calcul ou un fichier CSV, dans lequel la structure du tableau est préservée.
Adobe Acrobat Pro inclut l'OCR prenant en charge les tableaux. Lorsque vous exécutez l'OCR sur un document numérisé, activez l'option Reconnaître le texte et assurez-vous que le paramètre Reconnaître les tableaux est actif. Le moteur OCR identifie les tableaux sur la page et les extrait sous forme de données structurées. Les plates-formes OCR PDF basées sur un navigateur, y compris WukongPDF, prennent également en charge la reconnaissance de tableaux, renvoyant les données extraites au format feuille de calcul.
Exporter uniquement les données numériques
Une fois que l'OCR a reconnu la structure du tableau, la sortie inclut généralement tout le texte du tableau : étiquettes de ligne, en-têtes de colonne et valeurs de données. Pour exporter uniquement les nombres, filtrez la sortie. Dans une feuille de calcul, supprimez les colonnes de texte et conservez les colonnes numériques. Ou, dans les paramètres d'exportation OCR, spécifiez que seules les données numériques doivent être extraites. Certains outils OCR peuvent identifier le type de données dans chaque cellule et permettre l'exportation sélective de cellules numériques.
L'exportation numérique est utile lorsque les données du tableau seront introduites dans un autre système. Un modèle financier qui nécessite les chiffres de revenus trimestriels n'a pas besoin des étiquettes de lignes. Une analyse statistique qui nécessite les valeurs de mesure n'a pas besoin des en-têtes de colonnes. L'étape Extraire les données PDF produit un ensemble de données numériques propres, prêt à être importé. Les étiquettes de texte peuvent être exportées séparément et utilisées comme référence pour comprendre ce que représentent les chiffres.
Nettoyage et validation des numéros extraits
L'OCR n'est jamais parfait. Les nombres sont particulièrement sujets aux erreurs car de nombreux caractères se ressemblent. Un zéro peut être reconnu comme la lettre O. Un un peut être reconnu comme un L minuscule. Une virgule peut être reconnue comme un point. Après avoir extrait les données numériques, analysez la sortie pour détecter les erreurs OCR. Recherchez les numéros hors de portée par rapport à leurs voisins. Un revenu trimestriel de quarante-cinq mille dollars dans une colonne de valeurs d’environ quatre cent cinquante mille dollars est un signal d’alarme.
Comparez les totaux extraits avec les chiffres récapitulatifs du document original. Si le tableau d'origine comprend une ligne de totaux en bas, additionnez les nombres extraits et comparez le total à l'original. Une divergence indique une erreur OCR dans une ou plusieurs cellules. L’original Scanned PDF est la source de la vérité. La sortie OCR est une approximation qui nécessite une validation.
Gestion des tableaux numérisés avec une mauvaise qualité d'image
Un tableau imprimé sur une imprimante matricielle, photocopié deux fois et numérisé à basse résolution présente un défi de taille en matière d'OCR. Les lignes du quadrillage peuvent être brisées ou manquantes. Les chiffres peuvent être pâles ou partiellement masqués. Le moteur OCR peut ne pas détecter du tout la structure du tableau, s'en remettant à la reconnaissance de texte générale. Prétraitez l’image numérisée avant l’OCR. Augmentez le contraste pour assombrir les nombres faibles. Appliquez un filtre de suppression des taches pour supprimer les points parasites que le moteur OCR pourrait interpréter comme des points décimaux ou des virgules.
Si la qualité de l’image du tableau est trop mauvaise pour l’OCR automatisée, la transcription manuelle peut être la seule option. Tapez les chiffres à la main dans une feuille de calcul, en les lisant à partir de l’image numérisée. C'est lent mais produit des données parfaitement précises. Le compromis de temps entre la transcription manuelle et la correction OCR dépend de la taille du tableau et de la précision de l'OCR. Un petit tableau avec une faible précision OCR est plus rapide à transcrire manuellement. Un grand tableau avec une bonne précision OCR permet de corriger plus rapidement la sortie OCR.
L'extraction de données numériques claires à partir d'une table numérisée est un processus en plusieurs étapes qui récompense une configuration OCR minutieuse et une validation approfondie. Les chiffres extraits peuvent ensuite être intégrés dans des systèmes d’analyse, de modélisation ou de reporting comme s’ils avaient été créés numériquement.
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