{"id":1381,"date":"2022-09-20T15:02:00","date_gmt":"2022-09-20T15:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.graip.ai\/benchmark-narzedzi-ocr"},"modified":"2025-03-11T16:49:57","modified_gmt":"2025-03-11T16:49:57","slug":"benchmark-narzedzi-ocr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr","title":{"rendered":"Ocena efektywno\u015bci narz\u0119dzi OCR"},"content":{"rendered":"\n<p>Bior\u0105c pod uwag\u0119 <a href=\"https:\/\/www.alliedmarketresearch.com\/data-extraction-market-A06797\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\" class=\"broken_link\">raport agencji Allied Market<\/a> Research, \u015bwiatowy rynek ekstrakcji danych zosta\u0142 wyceniony na 2,14 miliarda dolar\u00f3w w 2019 roku i oczekuje si\u0119, \u017ce osi\u0105gnie 4,90 miliarda dolar\u00f3w do 2027 roku.<\/p>\n\n\n\n<p>W dzisiejszych czasach problem ekstrakcji danych i zrozumienia dokument\u00f3w jest krytyczny dla wielu firm, w tym dla segment\u00f3w <a href=\"https:\/\/graip.ai\/pl\/fintech-i-bankowosc\">bankowo\u015bci, us\u0142ug finansowych<\/a> i <a href=\"https:\/\/graip.ai\/pl\/ubezpieczenie\">ubezpiecze\u0144<\/a>. R\u0119czne przetwarzanie dokument\u00f3w wi\u0105\u017ce si\u0119 z wysokimi kosztami procesowymi z wielu powod\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Spis tre\u015bci<\/h2><ul><li><a href=\"#h-koszt-ludzki-zwiazany-z-sledzeniem-dokumentow-i-bledami\" data-level=\"2\">Koszt ludzki zwi\u0105zany z \u015bledzeniem dokument\u00f3w i b\u0142\u0119dami<\/a><\/li><li><a href=\"#h-opoznienia-w-platnosciach-lub-zamowieniach\" data-level=\"2\">Op\u00f3\u017anienia w p\u0142atno\u015bciach lub zam\u00f3wieniach<\/a><\/li><li><a href=\"#h-bledy-inwentaryzacji\" data-level=\"2\">B\u0142\u0119dy inwentaryzacji<\/a><\/li><li><a href=\"#h-tesseract-ocr\" data-level=\"2\">Tesseract OCR<\/a><\/li><li><a href=\"#h-amazon-textract\" data-level=\"2\">Amazon Textract<\/a><\/li><li><a href=\"#h-azure-computer-vision\" data-level=\"2\">Azure Computer Vision<\/a><\/li><li><a href=\"#h-google-document-ai\" data-level=\"2\">Google Document AI<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-koszt-ludzki-zwiazany-z-sledzeniem-dokumentow-i-bledami\">Koszt ludzki zwi\u0105zany z \u015bledzeniem dokument\u00f3w i b\u0142\u0119dami<\/h2>\n\n\n\n<p>1. Utrzymanie prawid\u0142owej wersji dokumentu mo\u017ce by\u0107 trudne, zw\u0142aszcza gdy jest on wielokrotnie zmieniany. Je\u015bli \u015bledzenie dokument\u00f3w nie zosta\u0142o wykonane prawid\u0142owo, mo\u017ce to prowadzi\u0107 do podw\u00f3jnych p\u0142atno\u015bci, dostawy dodatkowych produkt\u00f3w itp.<\/p>\n\n\n\n<p>2. Istnieje wiele podobnych dokument\u00f3w i transakcji mi\u0119dzy dostawc\u0105 a nabywc\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p>3. Proces nie mo\u017ce by\u0107 skalowany. Utrzymanie optymalnej liczby zasob\u00f3w ludzkich jest trudne, gdy ilo\u015b\u0107 przetwarzanych danych szybko si\u0119 zmienia. Wi\u0119kszo\u015b\u0107 firm zatrudnia w tych dzia\u0142ach zbyt wielu pracownik\u00f3w, aby zrekompensowa\u0107 skoki wolumenu.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-opoznienia-w-platnosciach-lub-zamowieniach\">Op\u00f3\u017anienia w p\u0142atno\u015bciach lub zam\u00f3wieniach<\/h2>\n\n\n\n<p>4. Dane z dokument\u00f3w s\u0105 wprowadzane do system\u00f3w r\u0119cznie. Proces ten staje si\u0119 w\u0105skim gard\u0142em, gdy wzrasta ilo\u015b\u0107 przetwarzanych dokument\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p>5. Op\u00f3\u017anienia w przep\u0142ywie pracy mog\u0105 prowadzi\u0107 do op\u00f3\u017anie\u0144 w dostawach, p\u0142atno\u015bciach lub zam\u00f3wieniach. W rezultacie firmy borykaj\u0105 si\u0119 z wysokimi kosztami kapita\u0142u obrotowego lub utrat\u0105 przychod\u00f3w z powodu op\u00f3\u017anie\u0144 w pozyskiwaniu surowc\u00f3w itp.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-bledy-inwentaryzacji\">B\u0142\u0119dy inwentaryzacji<\/h2>\n\n\n\n<p>6. Je\u015bli systemy inwentaryzacji nie s\u0105 prawid\u0142owo zintegrowane z przetwarzaniem dokument\u00f3w, b\u0142\u0119dne obliczenie zapas\u00f3w mo\u017ce wi\u0105za\u0107 si\u0119 z wysokimi kosztami. W rezultacie prowadzi to do nadmiernych zapas\u00f3w, powielania zam\u00f3wie\u0144, niedostatecznych zapas\u00f3w i utraty przychod\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p>Automatyczne rozpoznawanie OCR to zestaw zada\u0144 wizji komputerowej, kt\u00f3re konwertuj\u0105 zeskanowane dokumenty i obrazy na tekst nadaj\u0105cy si\u0119 do odczytu maszynowego. Program ten pobiera obrazy dokument\u00f3w, faktur i paragon\u00f3w, znajduje w nich tekst i konwertuje go do formatu, kt\u00f3ry maszyny mog\u0105 lepiej przetwarza\u0107. Je\u015bli chcesz odczytywa\u0107 informacje na dowodach osobistych lub numery na czekach bankowych, OCR jest tym, co nap\u0119dza Twoje oprogramowanie.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"354\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr1_21dab7baf8.webp\" alt=\"Funkcja OCR, Graip.AI\" class=\"wp-image-405 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/354;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>W naszym przypadku funkcja OCR by\u0142a potrzebna do wyodr\u0119bniania ustrukturyzowanych informacji z faktur, paragon\u00f3w i innych rodzaj\u00f3w dokument\u00f3w klient\u00f3w. Aby u\u0142atwi\u0107 to zadanie, opracowali\u015bmy rozwi\u0105zanie AI (Artificial Intelligence) oparte na idei LayoutLMv3. \u017beby spe\u0142ni\u0107 wymagania modelu wej\u015bciowego, nasze badania opisz\u0105 podej\u015bcie, kt\u00f3re zak\u0142ada rozpoznawanie linii tekstu, w tym obramowa\u0144 s\u0142\u00f3w wewn\u0105trz linii.<\/p>\n\n\n\n<p>Zbi\u00f3r danych wykorzystany do testu por\u00f3wnawczego sk\u0142ada si\u0119 z oko\u0142o 200 dokument\u00f3w w j\u0119zyku angielskim wy\u017cej wymienionych typ\u00f3w. Zosta\u0142y one opatrzone r\u0119cznymi adnotacjami przez nasz zesp\u00f3\u0142.<\/p>\n\n\n\n<p>Nasze badania por\u00f3wnawcze skupi\u0105 si\u0119 na trzech nast\u0119puj\u0105cych narz\u0119dziach OCR.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-tesseract-ocr\">Tesseract OCR<\/h2>\n\n\n\n<p>Tesseract to silnik rozpoznawania tekstu o otwartym kodzie \u017ar\u00f3d\u0142owym, kt\u00f3ry jest dost\u0119pny na licencji Apache 2.0. Mo\u017cna go u\u017cywa\u0107 bezpo\u015brednio lub za pomoc\u0105 interfejsu API do wyodr\u0119bniania drukowanego tekstu z obraz\u00f3w. Obs\u0142uguje szerok\u0105 gam\u0119 j\u0119zyk\u00f3w. Tesseract nie ma wbudowanego graficznego interfejsu u\u017cytkownika, ale istnieje kilka dost\u0119pnych aplikacji graficznych na stronie 3rdParty. Tesseract jest kompatybilny z wieloma j\u0119zykami programowania i frameworkami dzi\u0119ki wrapperom, kt\u00f3re mo\u017cna znale\u017a\u0107 tutaj. Mo\u017ce by\u0107 u\u017cywany z istniej\u0105c\u0105 analiz\u0105 uk\u0142adu do rozpoznawania tekstu w du\u017cym dokumencie. Mo\u017ce by\u0107 r\u00f3wnie\u017c u\u017cywany w po\u0142\u0105czeniu z zewn\u0119trznym detektorem tekstu do rozpoznawania tekstu z obrazu przedstawiaj\u0105cego pojedyncz\u0105 lini\u0119 tekstu.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"168\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/orc2_06565dae5e.webp\" alt=\"Tesseract to silnik rozpoznawania tekstu o otwartym kodzie \u017ar\u00f3d\u0142owym\" class=\"wp-image-406 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/168;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-amazon-textract\">Amazon Textract<\/h2>\n\n\n\n<p>Amazon Textract to us\u0142uga uczenia maszynowego (ML), kt\u00f3ra automatycznie wyodr\u0119bnia tekst, pismo odr\u0119czne i dane z zeskanowanych dokument\u00f3w. Textract wykorzystuje ML do odczytywania i przetwarzania dowolnego typu dokument\u00f3w, dok\u0142adnie wyodr\u0119bniaj\u0105c tekst, pismo odr\u0119czne i tabele. Amazon Textract mo\u017ce wykrywa\u0107 drukowany tekst i pismo odr\u0119czne ze standardowego alfabetu angielskiego i symboli ASCII. Amazon Textract mo\u017ce wyodr\u0119bnia\u0107 drukowany tekst, formularze i tabele w j\u0119zyku angielskim, niemieckim, francuskim, hiszpa\u0144skim, w\u0142oskim i portugalskim.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"250\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/orc3_84e9026292.webp\" alt=\"Textract wykorzystuje ML\" class=\"wp-image-407 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/250;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-azure-computer-vision\">Azure Computer Vision<\/h2>\n\n\n\n<p>Azure Computer Vision to us\u0142uga sztucznej inteligencji, kt\u00f3ra analizuje zawarto\u015b\u0107 obraz\u00f3w i wideo. Funkcja OCR wyodr\u0119bnia drukowany i odr\u0119czny tekst z obraz\u00f3w i dokument\u00f3w w r\u00f3\u017cnych j\u0119zykach i stylach pisma.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"407\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr4_a46a61eae3.webp\" alt=\"Azure Computer Vision to us\u0142uga sztucznej inteligencji\" class=\"wp-image-409 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/407;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-google-document-ai\">Google Document AI<\/h2>\n\n\n\n<p>Document AI to rozwi\u0105zanie do rozumienia dokument\u00f3w, kt\u00f3re pobiera nieustrukturyzowane dane (np. e-maile, faktury, formularze, inne dokumenty) i u\u0142atwia ich zrozumienie, analiz\u0119 i wykorzystanie. Zapewnia r\u00f3wnie\u017c funkcj\u0119 OCR dla tego rodzaju dokument\u00f3w, kt\u00f3ra wykorzystuje modele ML.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"641\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr5_b4a3015829.webp\" alt=\"Document AI to rozwi\u0105zanie do rozumienia dokument\u00f3w\" class=\"wp-image-410 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/641;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Por\u00f3wnanie wydajno\u015bci zosta\u0142o przeprowadzone dla nast\u0119puj\u0105cych wska\u017anik\u00f3w. Po pierwsze, obliczamy \u015bredni procent wierszy w pe\u0142ni pasuj\u0105cych do tekstu r\u0119cznej adnotacji:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"186\" height=\"108\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr6_859fe892ff.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-411 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 186px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 186\/108;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>gdzie N to liczba poprawnie rozpoznanych wierszy w dokumencie, M to pe\u0142na liczba wierszy, a n to rozmiar zbioru danych. Po drugie, obliczamy t\u0119 sam\u0105 metryk\u0119 dla linii bez interpunkcji (kt\u00f3re mog\u0105 by\u0107 traktowane inaczej przez r\u00f3\u017cne narz\u0119dzia OCR) i t\u0119 sam\u0105 metryk\u0119 dla linii ze znormalizowan\u0105 odleg\u0142o\u015bci\u0105 Levensteina nie wi\u0119ksz\u0105 ni\u017c pr\u00f3g 0,7.<\/p>\n\n\n\n<p>Kolejn\u0105 rozwa\u017can\u0105 miar\u0105 by\u0142o \u015brednie przeci\u0119cie nad uni\u0105 (IoU) mi\u0119dzy ramkami ograniczaj\u0105cymi s\u0142owa. IoU oblicza si\u0119, dziel\u0105c nak\u0142adanie si\u0119 adnotacji przewidywanych i adnotacji prawdy podstawowej przez ich po\u0142\u0105czenie, a nast\u0119pnie wyci\u0105ga si\u0119 \u015bredni\u0105:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"390\" height=\"89\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr7_49bb538b60.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-412 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 390px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 390\/89;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Uzyskane przez nas wyniki zosta\u0142y podsumowane w poni\u017cszej tabeli:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"285\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr8_85d134f706.webp\" alt=\"R\u00f3\u017cne narz\u0119dzia OCR\" class=\"wp-image-413 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/285;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Chocia\u017c AWS Textract i Azure Computer Vision osi\u0105gn\u0119\u0142y por\u00f3wnywalne wyniki dla j\u0119zyka angielskiego, wybrali\u015bmy funkcj\u0119 OCR Azure Computer Vision. Obs\u0142uguje wi\u0119cej j\u0119zyk\u00f3w, co ma kluczowe znaczenie dla naszych wieloj\u0119zycznych rozwi\u0105za\u0144, a tak\u017ce wykorzystuje najnowocze\u015bniejsze <a href=\"https:\/\/graip.ai\/pl\">rozwi\u0105zania AI<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bior\u0105c pod uwag\u0119 raport agencji Allied Market Research, \u015bwiatowy rynek ekstrakcji danych zosta\u0142 wyceniony na 2,14 miliarda dolar\u00f3w w 2019 roku i oczekuje si\u0119, \u017ce osi\u0105gnie 4,90 miliarda dolar\u00f3w do 2027 roku. W dzisiejszych czasach problem ekstrakcji danych i zrozumienia dokument\u00f3w jest krytyczny dla wielu firm, w tym dla segment\u00f3w bankowo\u015bci, us\u0142ug finansowych i ubezpiecze\u0144. [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[57,48,62],"tags":[],"class_list":["post-1381","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ai-pl","category-automatyzacja","category-narzedzie-adnotacji"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v19.0.1 (Yoast SEO v19.4) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Ocena efektywno\u015bci narz\u0119dzi OCR, funkcjonalno\u015b\u0107 OCR | Blog Graip.AI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Graip.AI to narz\u0119dzie OCR Benchmark, kt\u00f3re mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 dowolny typ dokumentu. Graip.AI zapewnia dok\u0142adn\u0105 zawarto\u015b\u0107 OCR w r\u00f3\u017cnych formatach, takich jak tekst, PDF, Word i JPG.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ocena efektywno\u015bci narz\u0119dzi OCR\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Graip.AI to narz\u0119dzie OCR Benchmark, kt\u00f3re mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 dowolny typ dokumentu. Graip.AI zapewnia dok\u0142adn\u0105 zawarto\u015b\u0107 OCR w r\u00f3\u017cnych formatach, takich jak tekst, PDF, Word i JPG.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Graip.AI Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2022-09-20T15:02:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-03-11T16:49:57+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr1_21dab7baf8.webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Karyna Mihalevich\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Karyna Mihalevich\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl#website\",\"url\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\",\"name\":\"Graip.AI Blog\",\"description\":\"ML and Data Science articles\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr\",\"url\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr\",\"name\":\"Ocena efektywno\u015bci narz\u0119dzi OCR, funkcjonalno\u015b\u0107 OCR | Blog Graip.AI\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl#website\"},\"datePublished\":\"2022-09-20T15:02:00+00:00\",\"dateModified\":\"2025-03-11T16:49:57+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl#\/schema\/person\/d5c56aeeddab95ba303f021a643d4cc7\"},\"description\":\"Graip.AI to narz\u0119dzie OCR Benchmark, kt\u00f3re mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 dowolny typ dokumentu. Graip.AI zapewnia dok\u0142adn\u0105 zawarto\u015b\u0107 OCR w r\u00f3\u017cnych formatach, takich jak tekst, PDF, Word i JPG.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr\"]}],\"accessibilityFeature\":[\"tableOfContents\"]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/wp.graip.ai\/pl\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Ocena efektywno\u015bci narz\u0119dzi OCR\"}]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl#\/schema\/person\/d5c56aeeddab95ba303f021a643d4cc7\",\"name\":\"Karyna Mihalevich\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/ff631e60bbd8431d005dcd722793a711e32c841408f8b27658cf9a96cffa58b4?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/ff631e60bbd8431d005dcd722793a711e32c841408f8b27658cf9a96cffa58b4?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Karyna Mihalevich\"},\"sameAs\":[\"http:\/\/graip.ai\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/kmigalevich\/\"],\"url\":\"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/author\/mihalevich\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Ocena efektywno\u015bci narz\u0119dzi OCR, funkcjonalno\u015b\u0107 OCR | Blog Graip.AI","description":"Graip.AI to narz\u0119dzie OCR Benchmark, kt\u00f3re mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 dowolny typ dokumentu. Graip.AI zapewnia dok\u0142adn\u0105 zawarto\u015b\u0107 OCR w r\u00f3\u017cnych formatach, takich jak tekst, PDF, Word i JPG.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Ocena efektywno\u015bci narz\u0119dzi OCR","og_description":"Graip.AI to narz\u0119dzie OCR Benchmark, kt\u00f3re mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 dowolny typ dokumentu. Graip.AI zapewnia dok\u0142adn\u0105 zawarto\u015b\u0107 OCR w r\u00f3\u017cnych formatach, takich jak tekst, PDF, Word i JPG.","og_url":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr","og_site_name":"Graip.AI Blog","article_published_time":"2022-09-20T15:02:00+00:00","article_modified_time":"2025-03-11T16:49:57+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr1_21dab7baf8.webp"}],"author":"Karyna Mihalevich","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Karyna Mihalevich","Szacowany czas czytania":"6 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl#website","url":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl","name":"Graip.AI Blog","description":"ML and Data Science articles","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr","url":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr","name":"Ocena efektywno\u015bci narz\u0119dzi OCR, funkcjonalno\u015b\u0107 OCR | Blog Graip.AI","isPartOf":{"@id":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl#website"},"datePublished":"2022-09-20T15:02:00+00:00","dateModified":"2025-03-11T16:49:57+00:00","author":{"@id":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl#\/schema\/person\/d5c56aeeddab95ba303f021a643d4cc7"},"description":"Graip.AI to narz\u0119dzie OCR Benchmark, kt\u00f3re mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 dowolny typ dokumentu. Graip.AI zapewnia dok\u0142adn\u0105 zawarto\u015b\u0107 OCR w r\u00f3\u017cnych formatach, takich jak tekst, PDF, Word i JPG.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr"]}],"accessibilityFeature":["tableOfContents"]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/benchmark-narzedzi-ocr#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/wp.graip.ai\/pl"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Ocena efektywno\u015bci narz\u0119dzi OCR"}]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl#\/schema\/person\/d5c56aeeddab95ba303f021a643d4cc7","name":"Karyna Mihalevich","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/ff631e60bbd8431d005dcd722793a711e32c841408f8b27658cf9a96cffa58b4?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/ff631e60bbd8431d005dcd722793a711e32c841408f8b27658cf9a96cffa58b4?s=96&d=mm&r=g","caption":"Karyna Mihalevich"},"sameAs":["http:\/\/graip.ai","https:\/\/www.linkedin.com\/in\/kmigalevich\/"],"url":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/author\/mihalevich"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1381","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1381"}],"version-history":[{"count":11,"href":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1381\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6269,"href":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1381\/revisions\/6269"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1381"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1381"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/graip.ai\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1381"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}