Uma tabela digitalizada em um PDF é uma grade de números presos em uma imagem. O olho humano vê linhas e colunas. O software OCR vê a imagem de uma página e tenta extrair qualquer texto que encontrar. O resultado é muitas vezes uma confusão onde as relações entre os números são perdidas. Um valor da coluna três termina na coluna dois. Um cabeçalho de linha é anexado aos dados errados. Executar o OCR em uma tabela digitalizada e exportar apenas os dados numéricos, mapeados de forma clara em linhas e colunas, requer configurações de OCR que preservem a estrutura da tabela e uma etapa de exportação que isole os números do texto ao redor. O processo OCR PDF para extração de tabelas é mais exigente do que o OCR de texto geral.
Por que o OCR geral falha nas tabelas
O OCR geral processa uma imagem de página como um fluxo contínuo de texto. Ele reconhece os caracteres e os exibe na ordem em que aparecem na página, normalmente da esquerda para a direita, de cima para baixo. Uma tabela interrompe esse fluxo. O mecanismo de OCR encontra pequenos fragmentos de texto separados por grandes espaços. Deve decidir se esses fragmentos fazem parte do mesmo parágrafo, linhas separadas ou elementos de uma tabela. Os mecanismos gerais de OCR não foram projetados para fazer essa distinção.
Um número em uma célula da tabela é isolado de seus vizinhos por um espaço em branco. O cabeçalho da coluna acima pode ser reconhecido como um bloco de texto separado. O rótulo da linha à sua esquerda pode ser reconhecido como outro bloco separado. A saída do OCR apresenta essas três partes como texto desconectado. A relação entre o cabeçalho da coluna, o rótulo da linha e o valor dos dados é perdida. A tabela PDF digitalizado torna-se uma pilha de números sem significado estrutural.
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Usando mecanismos de OCR com reconhecimento de tabela
Mecanismos de OCR especializados incluem a detecção de tabelas como um recurso principal. Esses mecanismos analisam a imagem da página e identificam estruturas de tabelas, detectando linhas de grade, alinhamentos de colunas e espaçamento consistente entre linhas. Eles processam a tabela como um objeto estruturado, reconhecendo cada célula individualmente e registrando sua posição em linha e coluna. A saída é um formato estruturado, como uma planilha ou arquivo CSV, onde a estrutura da tabela é preservada.
Adobe Acrobat Pro inclui OCR com reconhecimento de tabela. Ao executar o OCR em um documento digitalizado, ative a opção Reconhecer texto e certifique-se de que a configuração Reconhecer tabelas esteja ativa. O mecanismo de OCR identifica tabelas na página e as extrai como dados estruturados. Plataformas OCR PDF baseadas em navegador, incluindo WukongPDF, também suportam reconhecimento de tabelas, retornando os dados extraídos em formato de planilha.
Exportando apenas os dados numéricos
Depois que o OCR reconhece a estrutura da tabela, a saída normalmente inclui todo o texto da tabela: rótulos de linha, cabeçalhos de coluna e valores de dados. Para exportar apenas os números, filtre a saída. Em uma planilha, exclua as colunas de texto e mantenha as colunas numéricas. Ou, nas configurações de exportação de OCR, especifique que apenas dados numéricos devem ser extraídos. Algumas ferramentas de OCR podem identificar o tipo de dados em cada célula e permitir a exportação seletiva de células numéricas.
A exportação numérica é útil quando os dados da tabela serão alimentados em outro sistema. Um modelo financeiro que precisa dos números das receitas trimestrais não precisa dos rótulos das linhas. Uma análise estatística que precisa dos valores de medição não precisa dos cabeçalhos das colunas. A etapa Extrair dados PDF produz um conjunto de dados numéricos limpo e pronto para importação. Os rótulos de texto podem ser exportados separadamente e usados como referência para entender o que os números representam.
Limpando e validando os números extraídos
OCR nunca é perfeito. Os números são particularmente propensos a erros porque muitos caracteres são semelhantes. Um zero pode ser reconhecido como a letra O. Um um pode ser reconhecido como um L minúsculo. Uma vírgula pode ser reconhecida como um ponto final. Depois de extrair os dados numéricos, verifique a saída em busca de erros de OCR. Procure números que estejam fora do intervalo em comparação com seus vizinhos. Uma receita trimestral de quarenta e cinco mil dólares numa coluna de valores em torno de quatrocentos e cinquenta mil dólares é uma bandeira vermelha.
Compare os totais extraídos com quaisquer números resumidos no documento original. Se a tabela original incluir uma linha de totais na parte inferior, some os números extraídos e compare o total com o original. Uma discrepância indica um erro de OCR em uma ou mais células. O PDF digitalizado original é a fonte da verdade. A saída do OCR é uma aproximação que requer validação.
Tratamento de tabelas digitalizadas com baixa qualidade de imagem
Uma tabela impressa em uma impressora matricial, fotocopiada duas vezes e digitalizada em baixa resolução apresenta um sério desafio de OCR. As linhas da grade podem estar quebradas ou ausentes. Os números podem estar fracos ou parcialmente obscurecidos. O mecanismo de OCR pode não detectar a estrutura da tabela, recorrendo ao reconhecimento geral de texto. Pré-processe a imagem digitalizada antes do OCR. Aumente o contraste para tornar os números fracos mais escuros. Aplique um filtro de remoção de manchas para remover pontos perdidos que o mecanismo de OCR possa interpretar como pontos decimais ou vírgulas.
Se a qualidade da imagem da tabela for muito baixa para o OCR automatizado, a transcrição manual poderá ser a única opção. Digite os números em uma planilha manualmente, lendo-os na imagem digitalizada. Isso é lento, mas produz dados perfeitamente precisos. A compensação de tempo entre a transcrição manual e a correção do OCR depende do tamanho da tabela e da precisão do OCR. Uma tabela pequena com baixa precisão de OCR é mais rápida de ser transcrita manualmente. Uma mesa grande com boa precisão de OCR corrige mais rapidamente a saída de OCR.
A extração de dados numéricos limpos de uma tabela digitalizada é um processo de várias etapas que recompensa a configuração cuidadosa do OCR e a validação completa. Os números extraídos podem então fluir para sistemas de análise, modelagem ou relatórios como se tivessem sido criados digitalmente.
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