🚀📜 Aprende a Extraer Texto de Imágenes con Tesseract OCR en Python – Rápido y Fácil

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📌 ¡Bienvenidos a mi canal!
En este video, te enseño cómo utilizar Tesseract OCR con Python para extraer texto de imágenes escaneadas de manera sencilla y eficiente. Este tutorial es perfecto para principiantes que buscan aprender cómo automatizar el reconocimiento de texto desde imágenes o archivos PDF usando Python.

🧰 ¿Qué aprenderás en este tutorial?
✔️ Instalación de Tesseract OCR en tu sistema (Windows, Linux y macOS).
✔️ Creación y activación de un entorno virtual en Python para manejar dependencias.
✔️ Instalación y uso de pytesseract y otras librerías como Pillow y image2pdf.
✔️ Preprocesamiento de imágenes con OpenCV para mejorar la calidad del OCR.
✔️ Cómo extraer texto de imágenes y PDFs escaneados.
✔️ Ejemplo de código Python fácil de seguir, explicando cada paso del proceso.

🔧 Requisitos del proyecto
Para seguir este tutorial, asegúrate de tener los siguientes requisitos en tu sistema:

Python 3.x instalado.
Tesseract OCR correctamente instalado. Puedes descargarlo aquí si estás en Windows.
Poppler para la conversión de PDFs a imágenes en caso de trabajar con PDFs escaneados. Descárgalo desde este enlace y asegúrate de agregarlo al PATH de tu sistema.
Git para clonar el repositorio del proyecto.

🚀 Pasos para seguir el tutorial
1️⃣ Clonar el repositorio
cd tesseract_ocr

2️⃣ Crear y activar un entorno virtual
En Windows:
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

En macOS/Linux:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3️⃣ Instalar dependencias necesarias
Instala las librerías Python que usaremos para el proyecto:
pip install pytesseract Pillow
pip install image2pdf

4️⃣ Verificación de instalación de Tesseract
Asegúrate de que Tesseract OCR esté funcionando correctamente en tu entorno ejecutando el siguiente código:
import pytesseract

📸 ¿Qué es Tesseract OCR?
Tesseract OCR es una herramienta de código abierto para el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que convierte imágenes con texto en datos editables. Es ampliamente utilizado para leer texto de imágenes escaneadas, documentos digitalizados o cualquier imagen que contenga texto, como recibos, facturas, carteles, etc.

⚙️ Librerías Python usadas
pytesseract: Es el enlace entre Python y Tesseract OCR. Nos permite realizar OCR en imágenes cargadas directamente desde Python.
Pillow: Utilizada para cargar y manipular imágenes antes de pasarlas a Tesseract para el reconocimiento de texto.
image2pdf: Si necesitas trabajar con PDFs escaneados, esta librería convierte imágenes en formato PDF de manera sencilla.

✨ Beneficios del uso de OCR en Python
Usar OCR en proyectos Python te permitirá automatizar la extracción de datos de imágenes o PDFs, lo cual puede ser útil en aplicaciones como:

Digitalización de documentos físicos.
Procesamiento de imágenes escaneadas para extraer información valiosa.
Automatización de tareas que requieran conversión de imágenes a texto para su posterior análisis o archivo.

💡 ¿Qué es el preprocesamiento de imágenes?
El preprocesamiento es una técnica clave que mejora los resultados de Tesseract OCR al optimizar la calidad de la imagen antes de ejecutar el reconocimiento de texto. En este tutorial, utilizaremos OpenCV para:

Convertir la imagen a escala de grises.
Eliminar ruido aplicando un filtro gaussiano.
Mejorar el contraste con técnicas como la ecualización de histograma.
El preprocesamiento es útil cuando trabajamos con imágenes de baja calidad o documentos escaneados que necesitan mejorarse para obtener un OCR más preciso.

📄 Extraer texto de PDFs escaneados
Si necesitas trabajar con archivos PDF escaneados, te enseño cómo convertir cada página del PDF en una imagen utilizando la librería pdf2image, para luego procesar las imágenes con Tesseract.
import pytesseract