Tesseract OCR — открытая система оптического распознавания символов, изначально разработанная компанией Hewlett-Packard и впоследствии поддерживаемая сообществом разработчиков при участии крупных организаций. Программный комплекс предоставляет средства для извлечения машинно-читаемого текста из растровых изображений и сканов, сочетая классические алгоритмы обработки изображений с современными подходами к постобработке и корректировке распознанных символов. Tesseract доступен в виде командной утилиты и библиотечных интерфейсов, что обеспечивает его использование как в настольных, так и в серверных и встраиваемых приложениях.

История проекта включает длительный период развития и несколько крупных версий, в которых происходила модернизация движка, расширение набора обученных моделей и улучшение поддержки языков и шрифтов. Важной особенностью является модульная архитектура: движок разделяет этапы предобработки изображений, сегментации строк и слов, распознавания символов и постобработки, что облегчает интеграцию и адаптацию под конкретные задачи. Практическое применение охватывает автоматизацию ввода данных, цифровизацию архивов, помощь в доступности документов и интеграцию в рабочие процессы обработки изображений.

• Многоплатформенность: доступен для различных операционных систем и инкарнаций в виде исполняемой утилиты и библиотек для встраивания.
• Поддержка множества языков: включает сотни обученных языковых моделей и инструменты для обучения новых моделей под специфические алфавиты и шрифты.
• Командный и программный интерфейс: предоставляет консольные утилиты и API для интеграции в приложения на разных языках программирования.
• Гибкая архитектура распознавания: отдельные этапы обработки изображений и распознавания позволяют настраивать и заменять компоненты под требования точности и производительности.
• Инструменты обучения: включает механизмы для создания и обучения собственных языковых пакетов и корректировки моделей под узкоспециализированные задачи.
• Обработка сложных макетов: способен работать с многоязычными документами, различными шрифтами, колонками и простыми элементами форматирования.
• Сообщество и поддержка: развивается при участии открытого сообщества, что обеспечивает доступ к исправлениям, дополнениям и примерам использования.
• Интеграция предобработки: совместим с инструментами для бинаризации, удаления шума и выравнивания изображений, что повышает качество распознавания.
• Качество и точность: сочетает эвристические и статистические методы для улучшения распознавания в условиях разных уровней качества исходного изображения.
• Лицензирование: распространяется под открытой лицензией, что позволяет его использование и модификацию в широком спектре проектов.