ການຈຳແນກຕົວອັກສອນແບບ Optical, ຫຼື OCR, ແມ່ນເທັກໂນໂລຢີທີ່ປ່ຽນຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນແບບພິມ, ພິມ ຫຼືຂຽນດ້ວຍມືໃຫ້ເປັນຮູບແບບດິຈິຕອນ. ເນື່ອງຈາກເທກໂນໂລຍີສາມາດອ່ານຂໍ້ຄວາມຈາກຮູບພາບ, ເອກະສານສະແກນ, ແລະແມ້ກະທັ້ງວິດີໂອ, ມັນເປັນເຄື່ອງມືທົ່ວໄປໃນຫຼາຍໆອຸດສາຫະກໍາ, ລວມທັງການເງິນ, ການດູແລສຸຂະພາບ, ຂາຍຍ່ອຍ, ການສຶກສາ, ແລະອື່ນໆ.
ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດໃນການເຮັດໃຫ້ຂະບວນການອັດຕະໂນມັດແລະປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກ, ເຕັກໂນໂລຢີ OCR ໄດ້ປະສົບກັບການຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຄວາມນິຍົມໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະພິຈາລະນາຄວາມສໍາຄັນຂອງເຕັກໂນໂລຢີ OCR, ເຕັກນິກຂອງມັນໃນອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ, ແລະວິທີການນໍາໃຊ້ Python ເພື່ອປະຕິບັດ OCR.
OCR ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ
ເຕັກໂນໂລຍີ OCR ມີການນໍາໃຊ້ຫຼາຍຢ່າງໃນຫຼາຍໆອຸດສາຫະກໍາ. ເທກໂນໂລຍີ OCR ຖືກນໍາໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກໍາການດູແລສຸຂະພາບເພື່ອ digitize ບັນທຶກຂອງຄົນເຈັບແລະປະຫວັດສາດທາງການແພດ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍສໍາລັບພະນັກງານແພດໃນການເຂົ້າເຖິງແລະຈັດການຂໍ້ມູນຄົນເຈັບ. ເທັກໂນໂລຍີ OCR ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂະແຫນງການເງິນເພື່ອປະມວນຜົນເອກະສານທາງດ້ານການເງິນເຊັ່ນ: ໃບແຈ້ງຍອດທະນາຄານ, ໃບແຈ້ງຫນີ້, ແລະໃບຮັບເງິນ.
ຂໍ້ຄວາມຂອງເອກະສານເຫຼົ່ານີ້ສາມາດອ່ານໄດ້ໂດຍເຕັກໂນໂລຊີ OCR, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ຜົນລວມ, ວັນທີ, ແລະຊື່ຜູ້ຂາຍທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ສໍາລັບການບັນຊີ. ໃນຂະແຫນງການສຶກສາ, ເຕັກໂນໂລຊີ OCR ໄດ້ຖືກຈ້າງເພື່ອ digitize ປື້ມແບບຮຽນແລະແຫຼ່ງການຮຽນຮູ້ອື່ນໆ. ດັ່ງນັ້ນ, ທັງນັກຮຽນພິການ ແລະ ຄູຈະເຫັນວ່າມັນງ່າຍກວ່າໃນການຈັດການ ແລະ ແຈກຢາຍອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ນັກຮຽນຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ພາບລວມຂອງ Python ແລະຫ້ອງສະຫມຸດຂອງມັນ
Python ເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ມັກໃຊ້ໃນການພັດທະນາເວັບ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ແລະສາຂາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີອື່ນໆ. ມັນເປັນພາສາລະດັບສູງທີ່ໃຊ້ກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນບັນດາຜູ້ພັດທະນາເພາະວ່າມັນງ່າຍດາຍທີ່ຈະຮຽນຮູ້ແລະນໍາໃຊ້. ເທກໂນໂລຍີ OCR ສາມາດຖືກປະຕິບັດໂດຍໃຊ້ຫນຶ່ງຂອງຫ້ອງສະຫມຸດຈໍານວນຫຼາຍທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບ Python. Tesseract, OpenCV, JPG to Text, ແລະ Pytesseract ແມ່ນສອງສາມຫ້ອງສະຫມຸດ OCR ທີ່ມີຊື່ສຽງ. ຫ້ອງສະຫມຸດເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ເຄື່ອງມືທີ່ເຂັ້ມແຂງແກ່ນັກຂຽນໂປລແກລມສໍາລັບການສະກັດຂໍ້ຄວາມແລະການຫມູນໃຊ້ຮູບພາບ.
ຈຸດປະສົງແລະຂອບເຂດ
ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອເປັນການແນະນຳພາກປະຕິບັດຕໍ່ກັບເທັກໂນໂລຍີ OCR ທີ່ອີງໃສ່ Python. ມຸ່ງໄປສູ່ນັກພັດທະນາທີ່ສົນໃຈໃນການຮຽນຮູ້ວິທີການໃຊ້ Python ເພື່ອປະຕິບັດເຕັກໂນໂລຢີ OCR. ມັນກວມເອົາທັງພື້ນຖານຂອງເທັກໂນໂລຍີ OCR, ເຊັ່ນ: ການກວດຫາຂໍ້ຄວາມ ແລະການຮັບຮູ້, ແລະຍຸດທະສາດທີ່ສັບສົນກວ່າເຊັ່ນ OCR ທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ.
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີ OCR
ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະກວດເບິ່ງພື້ນຖານຂອງເຕັກໂນໂລຢີ OCR ກ່ອນທີ່ຈະກ້າວໄປສູ່ການປະຕິບັດເຕັກໂນໂລຢີ Python. ເທັກໂນໂລຍີ OCR ປ່ຽນຂໍ້ຄວາມຈາກຮູບພາບເປັນຮູບແບບດິຈິຕອລໂດຍການລະບຸຂໍ້ຄວາມພາຍໃນຮູບພາບກ່ອນ. ນີ້ແມ່ນສໍາເລັດໂດຍເຕັກໂນໂລຢີໂດຍການກວດກາຮູບພາບແລະຈຸດທີ່ຄ້າຍຄືກັບຕົວອັກສອນແລະຕົວເລກ.
1. ການຕິດຕັ້ງເຄື່ອງຈັກ Tesseract OCR
Tesseract ແມ່ນເຄື່ອງຈັກ OCR ແຫຼ່ງເປີດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນອຸດສາຫະກໍາ. ເພື່ອຕິດຕັ້ງ Tesseract, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຄໍາສັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
!sudo apt install tesseract-ocr
2. ການຕິດຕັ້ງຫ້ອງສະໝຸດ Python
ເພື່ອປະຕິບັດເຕັກໂນໂລຢີ OCR ໂດຍໃຊ້ Python, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງຕິດຕັ້ງຫ້ອງສະຫມຸດຈໍານວນຫນ້ອຍຫນຶ່ງ. ບາງຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ນິຍົມໃຊ້ສໍາລັບ OCR ປະກອບມີ Tesseract, OpenCV ແລະ Pytesseract.
!pip install pytesseract opencv-python pillow
3. ການອ່ານແລະສະແດງໄຟລ໌ຮູບພາບ
ເພື່ອອ່ານແລະສະແດງຮູບພາບໂດຍໃຊ້ Python, ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ Pillow library. ລະຫັດຕໍ່ໄປນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການອ່ານ ແລະສະແດງຮູບພາບ:
from PIL import Image
# Open the image
img = Image.open("image.jpg")
# Display the image
img.show()
4. ເຕັກນິກການຫມູນໃຊ້ຮູບພາບພື້ນຖານ
Python ສະຫນອງເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການຈັດການຮູບພາບ. ບາງເຕັກນິກການຫມູນໃຊ້ຮູບພາບພື້ນຖານລວມມີການຕັດ, ປັບຂະໜາດ ແລະ ໝຸນຮູບ.
5. ການກວດຫາຂໍ້ຄວາມ
ການກວດຫາຂໍ້ຄວາມແມ່ນຂະບວນການກໍານົດພື້ນທີ່ຂອງຮູບພາບທີ່ມີຂໍ້ຄວາມ. ນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ສໍາຄັນໃນ OCR, ຍ້ອນວ່າມັນຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສຸມໃສ່ພື້ນທີ່ຂອງຮູບພາບທີ່ມີຂໍ້ຄວາມແລະບໍ່ສົນໃຈສ່ວນທີ່ເຫຼືອ. ລະຫັດຕໍ່ໄປນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການກວດສອບຂໍ້ຄວາມໂດຍໃຊ້ OpenCV ແລະ Tesseract:
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. ຈັດການຫຼາຍພາສາ ແລະຕົວອັກສອນ
ເທັກໂນໂລຍີ OCR ຮອງຮັບຫຼາຍພາສາ ແລະຟອນ. Tesseract, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍກວ່າ 100 ພາສາແລະສາມາດຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນຕ່າງໆ. ເພື່ອຮັບຮູ້ຂໍ້ຄວາມໃນຫຼາຍພາສາແລະຕົວອັກສອນ, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງລະບຸພາສາແລະຕົວອັກສອນໃນເຄື່ອງຈັກ OCR. ລະຫັດຕໍ່ໄປນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການກໍານົດພາສາແລະຕົວອັກສອນໃນ Tesseract:
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. ການຮັບຮູ້ຕົວ ໜັງ ສື
ການຮັບຮູ້ຂໍ້ຄວາມແມ່ນຂະບວນການປ່ຽນຂໍ້ຄວາມໃນຮູບພາບເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບດິຈິຕອນ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງຈັກ OCR ເຊັ່ນ Tesseract ເພື່ອກໍານົດຂໍ້ຄວາມໃນຮູບພາບແລະປ່ຽນເປັນຮູບແບບດິຈິຕອນ. ລະຫັດຕໍ່ໄປນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການປະຕິບັດການຮັບຮູ້ຂໍ້ຄວາມໂດຍໃຊ້ Tesseract:
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)
ເຕັກນິກ OCR ຂັ້ນສູງ
ດ້ວຍຄວາມກ້າວໜ້າດ້ານເຕັກໂນໂລຊີ, OCR ໄດ້ກາຍເປັນຄວາມກ້າວໜ້າ ແລະ ປະສິດທິຜົນ. ໃນສະພາບການນີ້, ນີ້ແມ່ນບາງເຕັກນິກ OCR ຂັ້ນສູງ.
1. ການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ OCR
ວິທີການ OCR ຂັ້ນສູງທີ່ເອີ້ນວ່າ OCR ໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການສອນຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອຮັບຮູ້ຂໍ້ຄວາມໃນຮູບພາບ. ຂໍ້ຄວາມໃນຕົວອັກສອນ, ຂະຫນາດ, ແລະພາສາທີ່ແຕກຕ່າງກັນສາມາດຖືກຮັບຮູ້ໂດຍໃຊ້ວິທີນີ້, ເຊິ່ງຖືກຕ້ອງຫຼາຍ. ມັນແມ່ນອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural recurrent (RNNs) ແລະເຄືອຂ່າຍ neural convolutional (CNNs), ເຊິ່ງສາມາດກໍານົດຮູບແບບໃນຂໍ້ຄວາມແລະສະກັດລັກສະນະຈາກຮູບພາບ.
2. ການຈັດການຮູບພາບທີ່ຊັບຊ້ອນ
ເມື່ອຂໍ້ຄວາມຢູ່ໃນຮູບພາບທີ່ສັບສົນທີ່ມີສິ່ງລົບກວນ, ເງົາ, ຫຼືຂໍ້ຄວາມທີ່ບິດເບືອນ, OCR ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຮັບຮູ້ມັນ. OCR ໃຊ້ວິທີການປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ທັນສະໄໝເຊັ່ນ: deskewing, binarization, ແລະ noise reduction ເພື່ອຈັດການຮູບພາບປະເພດເຫຼົ່ານີ້. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບແລະການສະກັດຂໍ້ຄວາມໄດ້ຊັດເຈນກວ່າ.
3. OCR ໃນວິດີໂອ
OCR ໃນວິດີໂອລວມເຖິງການລົບຂໍ້ຄວາມຈາກກອບວິດີໂອໂດຍກອບ. ວິທີການນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໃນເວລາທີ່ຂໍ້ຄວາມມີການປ່ຽນແປງແບບເຄື່ອນໄຫວ, ເຊັ່ນ: ໃນການອອກອາກາດຂ່າວຫຼືຄໍາບັນຍາຍ. ເຄື່ອງຈັກ OCR ໃຊ້ລະບົບການໄຫຼຂອງແສງເພື່ອຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວຂອງຂໍ້ຄວາມ ແລະຮັບຮູ້ມັນໃນເວລາຈິງເພື່ອໃຊ້ OCR ໃນວິດີໂອ.
4. OCR ທີ່ມີເຄື່ອງຈັກຫຼາຍ
ການນໍາໃຊ້ຫຼາຍເຄື່ອງຈັກ OCR ເພື່ອສະກັດຂໍ້ຄວາມຈາກຮູບພາບແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກເປັນ OCR ທີ່ມີເຄື່ອງຈັກຫຼາຍ. ເຕັກນິກນີ້ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ OCR. ແຕ່ລະເຄື່ອງຈັກ OCR ລົງຄະແນນສຽງກ່ຽວກັບຂໍ້ຄວາມທີ່ຊັດເຈນທີ່ສຸດທີ່ມັນສາມາດຮັບຮູ້ໄດ້. ວິທີການນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໃນສະຖານະການທີ່ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະເຄື່ອງຈັກ OCR ອາດຈະມີບັນຫາໃນການອ່ານຂໍ້ຄວາມ.
ເສັ້ນທາງລຸ່ມ
Python OCR ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງສິ້ນເຊີງວ່າພວກເຮົາປ່ຽນຮູບພາບທີ່ສະແກນເປັນຂໍ້ຄວາມທີ່ເຄື່ອງຈັກສາມາດອ່ານໄດ້. ນັກພັດທະນາສາມາດສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ OCR ແບບກໍານົດເອງທີ່ຖືກຕ້ອງແລະມີປະສິດທິພາບໂດຍໃຊ້ Python OCR. ຄູ່ມືພາກປະຕິບັດນີ້ໄດ້ໃຫ້ພາບລວມຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີ OCR ແລະການນໍາໃຊ້ຕ່າງໆຂອງມັນ. ໂດຍລວມແລ້ວ, Python OCR ໄດ້ສ້າງໂອກາດໃຫມ່ສໍາລັບອັດຕະໂນມັດແລະດິຈິຕອນ, ແລະມັນມີທ່າແຮງທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ.