11. OCR

1. OCR(Optical Character Recognition)

- 광학 문자 인식
- 영상나 문서에서 텍스트를 자동으로 인식하고 컴퓨터가 이행할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 프로세스
- Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR, CLOVA OCR(네이버 API), Cloud Vision(구글 API)..

 

◼ 테서렉트(Tesseract)

- 오픈 소스 OCR 라이브러리로 구글에서 개발하고 현재는 여러 커뮤니티에 의해 유지보수
- 사이트: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

Home

- 설치방법

- 시스템 환경설정:
1. 탐색시 -> "내 PC" 에서 "속성 클릭" -> 창을 최대한 후에 우측 메뉴 "고급 시스템 설정" 클릭
   없으면 검색창에 "시스템 속성" 검색
2. "환경 변수" 클릭 -> "시스템 변수"에서 path를 선택하고 "편집" 버튼 클릭 -> "새로 만들기" 버튼 -> 테서렉트 설치 경로를 추가("C:\Program Files\Tesseract-OCR")

 

 

 

◼ 예제1 : 사진에서 텍스트 추출하기

import cv2       import pytesseract       img = cv2.imread('./hello.png')       dst = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)       # 텍스트 추출       # pytesseract의 image_to_string() 함수를 사용하여 이미지에서 텍스트를 추출합니다.       # 'lang' 파라미터를 사용하여 OCR에 사용할 언어를 지정합니다. 'kor+eng'는 한국어와 영어를 의미합니다.       text = pytesseract.image_to_string(dst, lang='kor+eng')       print(text)

 

 

◼ 예제2 : 사진에서 핀으로 일부분 캡쳐하고 텍스트 추출하기

import cv2         import numpy as np         import sys         import pytesseract         img = cv2.imread('./namecard.jpg')         h, w = img.shape[:2]         dh = 500         # A4용지 크기: 210*297mm         dw = round(dh * 297 / 210)         srcQuad = np.array([[30, 30], [30, h - 30], [w - 30, h - 30], [w - 30, 30]], np.float32)         dstQuad = np.array([[0, 0], [0, dh], [dw, dh], [dw, 0]], np.float32)         dragSrc = [False, False, False, False]         def drawROI(img, corners):             cpy = img.copy()             c1 = (192, 192, 255)             c2 = (128, 128, 255)             for pt in corners:                 cv2.circle(cpy, tuple(pt.astype(int)), 25, c1, -1)             cv2.line(cpy, tuple(corners[0].astype(int)), tuple(corners[1].astype(int)), c2, 2)             cv2.line(cpy, tuple(corners[1].astype(int)), tuple(corners[2].astype(int)), c2, 2)             cv2.line(cpy, tuple(corners[2].astype(int)), tuple(corners[3].astype(int)), c2, 2)             cv2.line(cpy, tuple(corners[3].astype(int)), tuple(corners[0].astype(int)), c2, 2)             return cpy         def onMouse(event, x, y, flags, param):             global srcQuad, dragSrc, ptOld, img             if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:                 for i in range(4):                     if cv2.norm(srcQuad[i] - (x, y)) < 25:                         dragSrc[i] = True                         ptOld = (x, y)                         break             if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:                 for i in range(4):                     dragSrc[i] = False             if event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:                 for i in range(4):                     if dragSrc[i]:                         srcQuad[i] = (x, y)                         cpy = drawROI(img, srcQuad)                         cv2.imshow('img', cpy)                         ptOld = (x, y)                         break         disp = drawROI(img, srcQuad)         cv2.namedWindow('img')         cv2.setMouseCallback('img', onMouse)         cv2.imshow('img', disp)         while True:             key = cv2.waitKey()             if key == 13:                 break             elif key == 27:                 sys.exit()         pers = cv2.getPerspectiveTransform(srcQuad, dstQuad)         dst = cv2.warpPerspective(img, pers, (dw, dh), flags=cv2.INTER_CUBIC)         # 변환된 이미지에서 텍스트 추출         text = pytesseract.image_to_string(dst, lang='eng+kor')         print("Extracted Text:")         print(text)         cv2.imshow('dst', dst)         cv2.waitKey()         cam_mode = 0         while True:             ret, frame = cap.read()             if cam_mode == 1:                 frame = blur_filter(frame)             elif cam_mode == 2:                 frame = canny_filter(frame)             cv2.imshow('frame', frame)             key = cv2.waitKey(10)             if key == 27:                 break             elif key == ord(' '):                 cam_mode += 1                 if cam_mode == 3:                     cam_mode = 0         cap.release()