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OCR de documents arabes et français vers données exploitables (Python), image 1

Detailed description

Je teste plusieurs moteurs OCR sur un échantillon représentatif de vos documents : qualité de scan, écriture, langues, tableaux. Je construis ensuite la chaîne de traitement : redressement et nettoyage des images, détection des zones, OCR adapté à chaque langue, puis extraction des champs. Les pages à faible confiance sont isolées pour relecture. Je livre le résultat sur un premier lot et l’outil pour traiter les suivants. Je limite volontairement le nombre de commandes en parallèle pour tenir ce délai. Outils utilisés : Python, OpenCV, PostgreSQL, PaddleOCR. Le délai de 19 jours court à partir du moment où j'ai tout ce qu'il faut.

Problem solved

Des milliers de pages scannées dorment dans vos archives. Les outils OCR courants lisent mal l’arabe, confondent les chiffres et perdent la structure des tableaux.

Promised outcome

Une chaîne de numérisation qui extrait le texte et les champs utiles, conserve la mise en page des tableaux et produit un fichier ou une base interrogeable.

Features

  • comparatif des moteurs OCR sur vos documents
  • chaîne de prétraitement des images
  • extraction structurée des champs
  • liste des pages à relire
  • outil de traitement par lot

At a glance

Industry
Public sector
Platforms and compatibility
  • Linux
  • Windows
Technologies
  • PostgreSQL
  • Tesseract
  • OpenCV
  • PaddleOCR
  • Python
Interface languages
French · Arabic
Wilaya
Djelfa

Trust

  • Listing reviewed and approved by the myElite team

Terms

Support

Un mois d’assistance pendant le traitement des lots suivants.

Refunds

Paiement en deux fois : la moitié au lancement, le reste à la livraison validée.

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