തുടക്കക്കാർക്കായി പൈത്തൺ OCR-ലേക്കുള്ള ഗൈഡ്

ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ, അല്ലെങ്കിൽ OCR, ടൈപ്പ്റൈറ്റഡ്, പ്രിന്റ് ചെയ്ത, അല്ലെങ്കിൽ കൈയെഴുത്ത് എന്നിവയെ ഡിജിറ്റൽ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് മാറ്റുന്ന ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്. ഇമേജുകൾ, സ്‌കാൻ ചെയ്‌ത ഡോക്യുമെന്റുകൾ, വീഡിയോകൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ടെക്‌സ്‌റ്റ് വായിക്കാൻ സാങ്കേതികവിദ്യയ്‌ക്ക് കഴിയുന്നതിനാൽ, ഫിനാൻസ്, ഹെൽത്ത്‌കെയർ, റീട്ടെയിൽ, വിദ്യാഭ്യാസം എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടെ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ ഇത് ഒരു സാധാരണ ഉപകരണമാണ്.

പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും വർക്ക്ഫ്ലോകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കാനുമുള്ള അതിന്റെ കഴിവ് കാരണം, OCR സാങ്കേതികവിദ്യ സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ജനപ്രീതിയിൽ വളരെയധികം വളർച്ച നേടിയിട്ടുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, OCR സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രാധാന്യം, വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലെ അതിന്റെ സാങ്കേതികതകൾ, OCR നടപ്പിലാക്കാൻ പൈത്തൺ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.

വിവിധ മേഖലകളിൽ ഒ.സി.ആർ

OCR സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ ധാരാളം ഉപയോഗങ്ങളുണ്ട്. രോഗികളുടെ രേഖകളും മെഡിക്കൽ ചരിത്രങ്ങളും ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യുന്നതിനായി OCR സാങ്കേതികവിദ്യ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ആരോഗ്യ പ്രവർത്തകർക്ക് രോഗികളുടെ വിവരങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു. ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്‌മെന്റുകൾ, ഇൻവോയ്‌സുകൾ, രസീതുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള സാമ്പത്തിക രേഖകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ധനകാര്യ മേഖലയിൽ OCR സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഈ ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ ടെക്‌സ്‌റ്റ് OCR ടെക്‌നോളജി ഉപയോഗിച്ച് വായിക്കാൻ കഴിയും, തുടർന്ന് അക്കൗണ്ടിംഗിന് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന തുകകൾ, തീയതികൾ, വെണ്ടർ പേരുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള നിർണായക വിവരങ്ങൾ സ്വയമേവ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനാകും. വിദ്യാഭ്യാസ മേഖലയിൽ, പാഠപുസ്തകങ്ങളും മറ്റ് പഠന വിഭവങ്ങളും ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യാൻ OCR സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, വികലാംഗരായ വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും അധ്യാപകർക്കും ഈ മെറ്റീരിയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും അവരുടെ വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് വിതരണം ചെയ്യുന്നതും ലളിതമാണെന്ന് കണ്ടെത്തും.

പൈത്തണിന്റെയും അതിന്റെ ലൈബ്രറികളുടെയും അവലോകനം

വെബ് ഡെവലപ്‌മെന്റ്, ഡാറ്റ സയൻസ്, മറ്റ് കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് ഫീൽഡുകൾ എന്നിവയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു നല്ല പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ് പൈത്തൺ. ഡവലപ്പർമാർക്കിടയിൽ ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഭാഷയാണ്, കാരണം ഇത് പഠിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും എളുപ്പമാണ്. പൈത്തണിന് ലഭ്യമായ നിരവധി ലൈബ്രറികളിൽ ഒന്ന് ഉപയോഗിച്ച് OCR സാങ്കേതികവിദ്യ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. Tesseract, OpenCV, JPG to Text, Pytesseract എന്നിവ അറിയപ്പെടുന്ന OCR ലൈബ്രറികളിൽ ചിലതാണ്. ഈ ലൈബ്രറികൾ പ്രോഗ്രാമർമാർക്ക് ടെക്‌സ്‌റ്റ് എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനും ഇമേജ് കൃത്രിമത്വത്തിനും ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങൾ നൽകുന്നു.

ലക്ഷ്യങ്ങളും വ്യാപ്തിയും

പൈത്തൺ അധിഷ്‌ഠിത ഒസിആർ സാങ്കേതികവിദ്യയ്‌ക്ക് ഒരു പ്രായോഗിക ആമുഖം നൽകുകയാണ് ലക്ഷ്യം. OCR സാങ്കേതികവിദ്യ നടപ്പിലാക്കാൻ പൈത്തൺ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് പഠിക്കാൻ താൽപ്പര്യമുള്ള ഡെവലപ്പർമാർക്ക് വേണ്ടിയുള്ളതാണ്. ടെക്‌സ്‌റ്റ് കണ്ടെത്തലും തിരിച്ചറിയലും പോലുള്ള OCR സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളും ആഴത്തിലുള്ള പഠന-അധിഷ്‌ഠിത OCR പോലുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ തന്ത്രങ്ങളും ഇത് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

OCR സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്നു

സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പൈത്തൺ നടപ്പാക്കലിലേക്ക് നീങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് OCR സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ പരിശോധിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ചിത്രത്തിനുള്ളിലെ ടെക്‌സ്‌റ്റ് ആദ്യം തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ OCR സാങ്കേതികവിദ്യ ഒരു ഇമേജിൽ നിന്ന് ഒരു ഡിജിറ്റൽ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. അക്ഷരങ്ങളോടും അക്കങ്ങളോടും സാമ്യമുള്ള ഇമേജും സ്പോട്ടിംഗ് പാറ്റേണുകളും പരിശോധിച്ച് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് നടപ്പിലാക്കുന്നു.

1. Tesseract OCR എഞ്ചിൻ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നു

വ്യവസായത്തിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് OCR എഞ്ചിനാണ് ടെസറാക്റ്റ്. Tesseract ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് ഉപയോഗിക്കാം:

!sudo apt install tesseract-ocr

2. പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നു

പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് OCR സാങ്കേതികവിദ്യ നടപ്പിലാക്കാൻ, നമുക്ക് കുറച്ച് ലൈബ്രറികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. OCR-നായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില പ്രശസ്തമായ ലൈബ്രറികളിൽ Tesseract, OpenCV, Pytesseract എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

!pip install pytesseract opencv-python pillow

3. ഇമേജ് ഫയലുകൾ വായിക്കുകയും പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു

പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ചിത്രം വായിക്കാനും പ്രദർശിപ്പിക്കാനും, നമുക്ക് പില്ലോ ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കാം. ഒരു ചിത്രം എങ്ങനെ വായിക്കാമെന്നും പ്രദർശിപ്പിക്കാമെന്നും ഇനിപ്പറയുന്ന കോഡ് കാണിക്കുന്നു:

from PIL import Image

# Open the image
img = Image.open("image.jpg")

# Display the image
img.show()

4. അടിസ്ഥാന ഇമേജ് മാനിപുലേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

ഇമേജുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങൾ പൈത്തൺ നൽകുന്നു. ചിത്രങ്ങളുടെ ക്രോപ്പിംഗ്, വലുപ്പം മാറ്റൽ, തിരിക്കൽ എന്നിവ ചില അടിസ്ഥാന ഇമേജ് കൃത്രിമത്വ സാങ്കേതികതകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

5. ടെക്സ്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ

ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ ഏരിയകൾ തിരിച്ചറിയുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ. ഇത് OCR-ലെ ഒരു പ്രധാന ഘട്ടമാണ്, കാരണം ടെക്‌സ്‌റ്റ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ചിത്രത്തിന്റെ ഏരിയകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനും ബാക്കിയുള്ളവ അവഗണിക്കാനും ഇത് ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. OpenCV, Tesseract എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ എങ്ങനെ നടത്താമെന്ന് ഇനിപ്പറയുന്ന കോഡ് കാണിക്കുന്നു:

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. ഒന്നിലധികം ഭാഷകളും ഫോണ്ടുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യുക

OCR സാങ്കേതികവിദ്യ ഒന്നിലധികം ഭാഷകളും ഫോണ്ടുകളും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, Tesseract 100-ലധികം ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ വിവിധ ഫോണ്ടുകൾ തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും. ഒന്നിലധികം ഭാഷകളിലും ഫോണ്ടുകളിലും ടെക്‌സ്‌റ്റ് തിരിച്ചറിയുന്നതിന്, OCR എഞ്ചിനിലെ ഭാഷയും ഫോണ്ടും ഞങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കേണ്ടതുണ്ട്. Tesseract-ൽ ഭാഷയും ഫോണ്ടും എങ്ങനെ വ്യക്തമാക്കാമെന്ന് ഇനിപ്പറയുന്ന കോഡ് കാണിക്കുന്നു:

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. വാചകം തിരിച്ചറിയൽ

ഒരു ചിത്രത്തിലെ വാചകം ഡിജിറ്റൽ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് മാറ്റുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ടെക്സ്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ. ഒരു ചിത്രത്തിലെ ടെക്‌സ്‌റ്റ് തിരിച്ചറിയാനും അത് ഒരു ഡിജിറ്റൽ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് മാറ്റാനും ടെസറാക്റ്റ് പോലുള്ള OCR എഞ്ചിനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. Tesseract ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ എങ്ങനെ നടത്താമെന്ന് ഇനിപ്പറയുന്ന കോഡ് കാണിക്കുന്നു:

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)

വിപുലമായ OCR ടെക്നിക്കുകൾ

സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ പുരോഗതിക്കൊപ്പം, OCR കൂടുതൽ വികസിതവും കാര്യക്ഷമവുമായിത്തീർന്നു. ഈ സന്ദർഭത്തിൽ, ചില വിപുലമായ OCR ടെക്നിക്കുകൾ ഇതാ.

1. ഡീപ് ലേണിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള OCR

ഡീപ് ലേണിംഗ് അധിഷ്‌ഠിത OCR എന്ന് വിളിക്കുന്ന വിപുലമായ OCR രീതി ചിത്രങ്ങളിലെ ടെക്‌സ്‌റ്റ് തിരിച്ചറിയാൻ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് മോഡൽ പഠിപ്പിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച് വ്യത്യസ്ത ഫോണ്ടുകളിലും വലുപ്പങ്ങളിലും ഭാഷകളിലുമുള്ള വാചകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, ഇത് വളരെ കൃത്യമാണ്. ഇത് ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും (ആർഎൻഎൻ) കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും (സിഎൻഎൻ) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഇത് വാചകത്തിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും കഴിയും.

2. സങ്കീർണ്ണമായ ചിത്രങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക

ശബ്‌ദം, നിഴലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വികലമായ ടെക്‌സ്‌റ്റ് എന്നിവയുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ചിത്രങ്ങളിൽ ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഉണ്ടാകുമ്പോൾ, OCR അത് തിരിച്ചറിയുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഇത്തരത്തിലുള്ള ചിത്രങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി OCR, ഡെസ്‌ക്യൂയിംഗ്, ബൈനറൈസേഷൻ, നോയ്‌സ് റിഡക്ഷൻ തുടങ്ങിയ അത്യാധുനിക ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ രീതികൾ ചിത്രത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും വാചകം കൂടുതൽ കൃത്യമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു.

3. വീഡിയോകളിൽ OCR

വീഡിയോകളിലെ OCR എന്നത് വീഡിയോ ഫ്രെയിമിൽ നിന്ന് ഫ്രെയിം ബൈ ടെക്‌സ്‌റ്റ് നീക്കം ചെയ്യുന്നു. വാർത്താ പ്രക്ഷേപണങ്ങളിലോ സബ്‌ടൈറ്റിലുകളിലോ പോലെ ടെക്‌സ്‌റ്റ് ചലനാത്മകമായി മാറുമ്പോൾ ഈ രീതി ഉപയോഗപ്രദമാണ്. OCR എഞ്ചിനുകൾ വാചകത്തിന്റെ ചലനം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും വീഡിയോകളിൽ OCR ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് തത്സമയം തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

4. ഒന്നിലധികം എഞ്ചിനുകളുള്ള OCR

ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് ടെക്‌സ്‌റ്റ് എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ഒന്നിലധികം OCR എഞ്ചിനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒന്നിലധികം എഞ്ചിനുകളുള്ള OCR എന്നാണ് അറിയപ്പെടുന്നത്. OCR ന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയും കൃത്യതയും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ സഹായിക്കുന്നു. ഓരോ OCR എഞ്ചിനും അത് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഏറ്റവും കൃത്യമായ വാചകത്തിൽ വോട്ട് ചെയ്യുന്നു. ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഗുണനിലവാരം വളരെയധികം വ്യത്യാസപ്പെടുകയും OCR എഞ്ചിനുകൾക്ക് വാചകം വായിക്കാൻ പ്രശ്‌നമുണ്ടാകുകയും ചെയ്യുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഈ രീതി സഹായകമാണ്.

താഴെ വരി

പൈത്തൺ OCR എന്നത് സ്കാൻ ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളെ മെഷീൻ റീഡബിൾ ആയ ടെക്‌സ്‌റ്റാക്കി മാറ്റുന്ന രീതിയെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിമറിച്ച ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്. പൈത്തൺ OCR ഉപയോഗിച്ച് ഡവലപ്പർമാർക്ക് കൃത്യവും ഫലപ്രദവുമായ ഇഷ്‌ടാനുസൃത OCR ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഈ പ്രായോഗിക ഗൈഡ് OCR സാങ്കേതികവിദ്യയെയും അതിന്റെ വിവിധ ഉപയോഗങ്ങളെയും കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ഒരു അവലോകനം നൽകിയിട്ടുണ്ട്. മൊത്തത്തിൽ, പൈത്തൺ OCR ഓട്ടോമേഷനും ഡിജിറ്റലൈസേഷനും പുതിയ അവസരങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചു, ഇതിന് ഫലത്തിൽ അനന്തമായ സാധ്യതകളുമുണ്ട്.