Supuestamente, CamScanner es el referente en el escaneo de documentos desde el móvil. Es lógico que nos preguntemos qué librerías utiliza en su software. En este sentido no hay información pública detallada y oficial sobre las librerías específicas que CamScanner utiliza para escanear documentos con el móvil, ya que los desarrolladores (INTSIG Information Co., Ltd.) no han divulgado esta información en sus sitios oficiales, documentación o declaraciones públicas. Sin embargo, basándonos en el análisis de las funcionalidades de CamScanner (como corrección de perspectiva, mejora de imagen, OCR y procesamiento en tiempo real) y en las prácticas comunes en aplicaciones de escaneo móvil, podemos inferir las posibles librerías o tecnologías que podrían estar empleadas.:
Posibles Librerías y Tecnologías Utilizadas:
- Uso: Procesamiento de imágenes, detección de bordes, corrección de perspectiva y eliminación de ruido.
- Uso: Procesamiento de imágenes, detección de bordes, corrección de perspectiva y eliminación de ruido.
- Por qué: CamScanner detecta automáticamente los bordes de los documentos y corrige la perspectiva, tareas en las que OpenCV destaca por sus algoritmos de visión por computadora (e.g., transformaciones de Hough, ajuste de contornos). Es una librería de código abierto ampliamente usada en aplicaciones de escaneo.
- Plataforma: Compatible con Android (Java/C++) e iOS (Objective-C/C++).
- Tesseract OCR
- Uso: Reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
- Por qué: CamScanner ofrece OCR para extraer texto de imágenes en múltiples idiomas, una funcionalidad que Tesseract soporta nativamente. Es una librería gratuita y popular para este propósito, integrable en aplicaciones móviles.
- Plataforma: Usada en Android e iOS con wrappers como TesseractOCR-iOS o bindings nativos.
- Core Image (iOS) o Android Bitmap/Native Libraries
- Uso: Mejora de imagen (contraste, brillo, filtros).
- Por qué: En iOS, Core Image es una API nativa para procesamiento de imágenes en tiempo real, ideal para aplicar filtros como “Magic Color” o “Escala de grises” que CamScanner incluye. En Android, las bibliotecas nativas de Bitmap o NDK (Native Development Kit) podrían usarse para optimizar el rendimiento.
- Plataforma: Específica de cada sistema operativo.
- TensorFlow Lite o Modelos de IA Personalizados
- Uso: Detección inteligente de bordes y optimización de imagen mediante IA.
- Por qué: CamScanner usa inteligencia artificial para eliminar sombras y mejorar detalles automáticamente, lo que sugiere el uso de modelos de aprendizaje automático ligeros como TensorFlow Lite, optimizados para móviles.
- Plataforma: Compatible con Android e iOS.
- libjpeg-turbo o Skia
- Uso: Compresión y manejo de imágenes JPEG.
- Por qué: Para exportar imágenes en formato JPEG con buena calidad y tamaño reducido, CamScanner podría usar libjpeg-turbo (rápida compresión JPEG) o Skia (motor gráfico de Google, usado en Android).
- Plataforma: Multiplataforma.
- PDF Libraries (e.g., iText, PDFBox)
- Uso: Generación de archivos PDF.
- Por qué: Aunque CamScanner genera PDFs, no está claro si usa una librería externa como iText (Java) o PDFBox (Apache), o si implementa una solución propia. Estas librerías son comunes para ensamblar PDFs a partir de imágenes.
- Plataforma: Java-based, adaptable a Android; wrappers para iOS.
- Native Camera APIs
- Uso: Acceso a la cámara del dispositivo.
- Por qué: CamScanner usa la cámara en tiempo real, lo que implica el uso de CameraX o Camera2 API en Android y AVFoundation en iOS para capturar imágenes de alta calidad.
- Plataforma: Específica de Android e iOS.
Inferencia Basada en Funcionalidades
- Detección de Bordes: OpenCV es casi un estándar para esto en aplicaciones móviles.
- OCR: Tesseract es la opción más probable por su soporte multilingüe y accesibilidad.
- Filtros y Mejoras: Core Image (iOS) o algoritmos personalizados con OpenCV/Skia.
- IA: TensorFlow Lite o un modelo propio entrenado para optimización de imágenes.
- Exportación: Combinación de libjpeg-turbo para JPEG y una librería PDF ligera.
Teniendo en cuenta esto, ¿cuál es el equipo que necesitamos para desarrollar una aplicación equivalente?
Empezemos a desglosar:
Escala del Proyecto: CamScanner es una aplicación con más de 550 millones de usuarios en más de 200 países (según datos de su sitio oficial y otras fuentes), lo que sugiere un equipo significativo para desarrollo, mantenimiento, soporte y actualizaciones.
Funcionalidades Complejas: Incluye procesamiento de imágenes, OCR, integración con la nube y soporte multiplataforma (iOS, Android), lo que implica la participación de desarrolladores de software, ingenieros de visión por computadora, especialistas en IA, diseñadores de UI/UX, testers y personal de soporte.
Evolución desde 2010: Lanzada en 2010, ha evolucionado durante más de una década, lo que indica que diferentes equipos o personas han contribuido en distintas etapas.
Estimación Aproximada
- Una aplicación de este tipo podría requerir un equipo inicial de 5-20 personas para su desarrollo básico (programadores, diseñadores, QA).
- Con el tiempo, para mantener y expandir la app (actualizaciones, nuevas funciones como IA y OCR, soporte global), el equipo podría haber crecido a 50-100 personas o más, incluyendo roles permanentes y colaboradores temporales (freelancers, consultores).
- Considerando rotación de personal y expansión, el total histórico de personas involucradas podría estar en el rango de 100-500 a lo largo de 15 años, aunque esto es especulativo sin datos oficiales.