Visão Geral

O reconhecimento de texto em imagens, conhecido como OCR (Optical Character Recognition), é uma das aplicações mais clássicas e úteis da Visão Computacional. Presente em digitalização de documentos, leitura automática de placas e extração de informações, o OCR exige uma combinação sólida de processamento de imagens e Inteligência Artificial. Neste curso, você irá aprender a construir sistemas completos de reconhecimento de texto utilizando ferramentas consolidadas como OpenCV e Tesseract OCR, seguindo uma abordagem prática e estruturada.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender como funciona o OCR
• Extrair texto de imagens e documentos
• Aplicar técnicas de pré-processamento para melhorar resultados
• Utilizar ferramentas de OCR em projetos reais
• Desenvolver aplicações práticas de leitura automática

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia e ciência de dados
• Interessados em processamento de imagens e texto
• Desenvolvedores que desejam extrair dados de imagens
• Pessoas que querem automatizar leitura de documentos

Pre-Requisitos

• Python básico a intermediário
• Fundamentos de Visão Computacional
• Noções de processamento de imagens

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to OCR

1. What is OCR
2. History and evolution
3. Applications and use cases
4. OCR pipeline overview

Module 2 – Image Preprocessing for OCR

1. Grayscale conversion
2. Noise reduction
3. Thresholding techniques
4. Image binarization

Module 3 – Text Detection in Images

1. Detecting text regions
2. Bounding boxes
3. Layout analysis
4. Practical examples

Module 4 – Using Tesseract OCR

1. Installing and configuring Tesseract
2. Extracting text from images
3. Language configuration
4. Improving recognition accuracy

Module 5 – Advanced OCR Techniques

1. Handling complex backgrounds
2. Skew correction
3. Multi-line text recognition
4. Post-processing text

Module 6 – Deep Learning for OCR

1. CNNs for text recognition
2. Sequence models (RNN, LSTM)
3. End-to-end OCR systems
4. Practical applications

Module 7 – OCR Optimization and Evaluation

1. Accuracy metrics
2. Error correction
3. Improving performance
4. Real-world challenges

Module 8 – Project: OCR Application

1. Building a complete OCR system
2. Document processing
3. Text extraction and validation
4. Final project presentation