Optinen merkintunnistus tai OCR on tekniikka, joka muuttaa kirjoituskoneella kirjoitetun, painetun tai käsinkirjoitetun tekstin digitaaliseen muotoon. Koska tekniikka voi lukea tekstiä kuvista, skannatuista asiakirjoista ja jopa videoista, se on yleinen työkalu useilla aloilla, mukaan lukien rahoitus, terveydenhuolto, vähittäiskauppa, koulutus ja monet muut.
OCR-tekniikan suosio on kasvanut valtavasti viime vuosina, koska se pystyy automatisoimaan prosesseja ja virtaviivaistamaan työnkulkuja. Tässä artikkelissa käymme läpi OCR-tekniikan merkityksen, sen tekniikat eri toimialoilla ja Pythonin käyttämisen OCR:n toteuttamiseen.
OCR eri aloilla
OCR-tekniikalla on monia käyttötarkoituksia monilla aloilla. OCR-tekniikkaa käytetään terveydenhuoltoalalla potilastietojen ja sairaushistorian digitalisoimiseen, mikä helpottaa terveydenhuollon työntekijöiden pääsyä ja hallintaa potilastietoihin. OCR-tekniikkaa käytetään rahoitusalalla talousasiakirjojen, kuten tiliotteiden, laskujen ja kuittien, käsittelyyn.
Näiden asiakirjojen tekstit voidaan lukea OCR-tekniikalla, joka voi sitten automaattisesti poimia tärkeitä tietoja, kuten summat, päivämäärät ja toimittajien nimet, joita voidaan käyttää kirjanpitoon. Koulutusalalla OCR-tekniikkaa käytetään digitoimaan oppikirjoja ja muita oppimisresursseja. Tämän seurauksena sekä vammaisten oppilaiden että opettajien on helpompi hallita ja jakaa näitä materiaaleja oppilailleen.
Yleiskatsaus Pythonista ja sen kirjastoista
Python on suosittu ohjelmointikieli, jota käytetään verkkokehityksessä, datatieteessä ja muilla tietojenkäsittelytieteen aloilla. Se on laajalti käytetty korkean tason kieli kehittäjien keskuudessa, koska se on helppo oppia ja käyttää. OCR-tekniikka voidaan toteuttaa käyttämällä yhtä monista Pythonille saatavilla olevista kirjastoista. Tesseract, OpenCV, JPG to Text ja Pytesseract ovat muutamia tunnetuista OCR-kirjastoista. Nämä kirjastot antavat ohjelmoijille vahvoja työkaluja tekstin poimimiseen ja kuvankäsittelyyn.
Tavoitteet ja laajuus
Tavoitteena on antaa käytännön johdatus Python-pohjaiseen OCR-tekniikkaan. suunnattu kehittäjille, jotka ovat kiinnostuneita oppimaan käyttämään Pythonia OCR-tekniikan toteuttamiseen. Se kattaa sekä OCR-tekniikan perusteet, kuten tekstintunnistuksen ja -tunnistuksen, että monimutkaisemmat strategiat, kuten syvään oppimiseen perustuvan OCR:n.
OCR-tekniikan käytön aloittaminen
On elintärkeää tutkia OCR-tekniikan perusteet ennen kuin siirryt tekniikan Python-toteutukseen. OCR-tekniikka muuntaa tekstin kuvasta digitaaliseen muotoon tunnistamalla ensin kuvan tekstin. Tämä saavutetaan tekniikan avulla tarkastelemalla kuvaa ja havaitsemalla kirjaimia ja numeroita muistuttavia kuvioita.
1. Tesseract OCR -moottorin asentaminen
Tesseract on avoimen lähdekoodin OCR-moottori, jota käytetään laajasti teollisuudessa. Voit asentaa Tesseractin käyttämällä seuraavaa komentoa:
!sudo apt install tesseract-ocr
2. Python-kirjastojen asentaminen
OCR-tekniikan toteuttamiseksi Pythonilla meidän on asennettava muutama kirjasto. Joitakin suosittuja OCR-kirjastoja ovat Tesseract, OpenCV ja Pytesseract.
!pip install pytesseract opencv-python pillow
3. Kuvatiedostojen lukeminen ja näyttäminen
Voit lukea ja näyttää kuvan Pythonilla käyttämällä Pillow-kirjastoa. Seuraava koodi näyttää, kuinka kuva luetaan ja näytetään:
from PIL import Image
# Open the image
img = Image.open("image.jpg")
# Display the image
img.show()
4. Kuvankäsittelyn perustekniikat
Python tarjoaa tehokkaita työkaluja kuvien käsittelyyn. Joitakin peruskuvankäsittelytekniikoita ovat kuvien rajaus, koon muuttaminen ja pyörittäminen.
5. Tekstin tunnistus
Tekstintunnistus on prosessi, jossa tunnistetaan kuvan alueet, jotka sisältävät tekstiä. Tämä on tärkeä vaihe OCR:ssä, koska sen avulla voimme keskittyä kuvan alueisiin, jotka sisältävät tekstiä, ja jättää muut huomiotta. Seuraava koodi näyttää kuinka tekstintunnistus suoritetaan OpenCV:n ja Tesseractin avulla:
import cv2
import pytesseract
# Load the image
img = cv2.imread("image.jpg")
# Convert the image to grayscale
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Perform adaptive thresholding
thresh_img = cv2.adaptiveThreshold(gray_img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# Perform dilation and erosion to remove noise
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilated_img = cv2.dilate(thresh_img, kernel, iterations=1)
eroded_img = cv2.erode(dilated_img, kernel, iterations=1)
# Perform text detection
text = pytesseract.image_to_string(eroded_img)
# Display the detected text
print(text)
6. Useiden kielten ja fonttien käsittely
OCR-tekniikka tukee useita kieliä ja fontteja. Esimerkiksi Tesseract tukee yli 100 kieltä ja tunnistaa erilaisia fontteja. Jotta voimme tunnistaa tekstin useilla kielillä ja kirjasimilla, meidän on määritettävä kieli ja fontti OCR-moottorissa. Seuraava koodi näyttää, kuinka kieli ja fontti määritetään Tesseractissa:
import pytesseract
# Set the language and font
config = '--tessdata-dir "./tessdata" -l eng+fra --oem 1 --psm 3'
# Perform OCR
text = pytesseract.image_to_string("image.jpg", config=config)
# Display the recognized text
print(text)
7. Tekstintunnistus
Tekstintunnistus on prosessi, jossa kuvan teksti muunnetaan digitaaliseen muotoon. Tämä tarkoittaa OCR-koneiden, kuten Tesseractin, käyttöä kuvan tekstin tunnistamiseen ja sen muuntamiseen digitaaliseen muotoon. Seuraava koodi näyttää, kuinka tekstintunnistus suoritetaan Tesseractin avulla:
import pytesseract
# Load the image
img = cv2.imread("image.jpg")
# Convert the image to grayscale
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Perform thresholding
ret, thresh_img = cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# Perform dilation and erosion to remove noise
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
dilated_img = cv2.dilate(thresh_img, kernel, iterations=1)
eroded_img = cv2.erode(dilated_img, kernel, iterations=1)
# Perform OCR
text = pytesseract.image_to_string(eroded_img)
# Display the recognized text
print(text)
Kehittyneet OCR-tekniikat
Tekniikan kehityksen myötä OCR on kehittynyt ja tehokkaampi. Tässä yhteydessä tässä on joitain edistyneitä OCR-tekniikoita.
1. Deep Learning -pohjainen OCR
Kehittynyt OCR-menetelmä, jota kutsutaan syvään oppimiseen perustuvaksi OCR:ksi, sisältää hermoverkkomallin opettamisen tunnistamaan kuvien tekstiä. Tällä menetelmällä, joka on erittäin tarkka, voidaan tunnistaa eri fontteja, kokoja ja kieliä oleva teksti. Se perustuu toistuviin hermoverkkoihin (RNN) ja konvoluutiohermoverkkoihin (CNN), jotka voivat tunnistaa tekstin kuvioita ja poimia piirteitä kuvista.
2. Monimutkaisten kuvien käsittely
Kun tekstiä on monimutkaisissa kuvissa, joissa on kohinaa, varjoja tai vääristynyttä tekstiä, OCR:n on vaikea tunnistaa sitä. OCR käyttää huippuluokan kuvankäsittelymenetelmiä, kuten vinoutumista, binarisointia ja kohinanpoistoa tällaisten kuvien käsittelemiseen. Nämä menetelmät auttavat parantamaan kuvan laatua ja poimimaan tekstiä tarkemmin.
3. OCR videoissa
Videoiden tekstintunnistus tarkoittaa tekstin poistamista videosta kehys kuvalta. Tämä menetelmä on hyödyllinen, kun teksti muuttuu dynaamisesti, kuten uutislähetyksissä tai tekstityksessä. OCR-moottorit käyttävät optisia virtausalgoritmeja tekstin liikkeen seuraamiseen ja tunnistamiseen reaaliajassa voidakseen käyttää tekstintunnistusta videoissa.
4. OCR useilla moottoreilla
Useiden OCR-koneiden käyttäminen tekstin poimimiseen kuvista tunnetaan OCR:nä useilla moottoreilla. Tämä tekniikka auttaa parantamaan OCR:n tehokkuutta ja tarkkuutta. Jokainen OCR-moottori äänestää tarkimman tekstin perusteella, jonka se on pystynyt tunnistamaan. Tämä menetelmä on hyödyllinen tilanteissa, joissa tekstin laatu vaihtelee suuresti ja OCR-moottoreilla saattaa olla ongelmia tekstin lukemisessa.
Lopputulos
Python OCR on tehokas työkalu, joka on täysin muuttanut tapaa, jolla muutamme skannatut kuvat koneellisesti luettavaksi tekstiksi. Kehittäjät voivat luoda tarkkoja ja tehokkaita mukautettuja OCR-sovelluksia Python OCR:n avulla. Tämä käytännön opas on antanut perusteellisen yleiskatsauksen OCR-tekniikasta ja sen erilaisista käyttötarkoituksista. Kaiken kaikkiaan Python OCR on luonut uusia mahdollisuuksia automatisointiin ja digitalisointiin, ja sillä on käytännössä loputon potentiaali.