ऑप्टिकल कॅरेक्टर रेकग्निशन, किंवा OCR, एक तंत्रज्ञान आहे जे टाइपराइट, मुद्रित किंवा हस्तलिखित मजकूर डिजिटल स्वरूपात बदलते. तंत्रज्ञान प्रतिमा, स्कॅन केलेले दस्तऐवज आणि अगदी व्हिडिओंमधून मजकूर वाचू शकत असल्याने, वित्त, आरोग्यसेवा, किरकोळ, शिक्षण आणि बरेच काही यासह विविध उद्योगांमध्ये हे एक सामान्य साधन आहे.
प्रक्रिया स्वयंचलित करण्याच्या आणि कार्यप्रवाह सुव्यवस्थित करण्याच्या क्षमतेमुळे, ओसीआर तंत्रज्ञानाने अलिकडच्या वर्षांत लोकप्रियतेत प्रचंड वाढ अनुभवली आहे. या लेखात, आपण OCR तंत्रज्ञानाचे महत्त्व, विविध उद्योगांमधील त्याची तंत्रे आणि OCR लागू करण्यासाठी Python कसे वापरावे याबद्दल चर्चा करू.
विविध क्षेत्रात ओ.सी.आर
ओसीआर तंत्रज्ञानाचे विविध उद्योगांमध्ये अनेक उपयोग आहेत. OCR तंत्रज्ञान हेल्थकेअर इंडस्ट्रीमध्ये रूग्णांच्या नोंदी आणि वैद्यकीय इतिहास डिजिटायझेशन करण्यासाठी वापरले जाते, ज्यामुळे हेल्थकेअर कर्मचार्यांना रूग्णांची माहिती मिळवणे आणि व्यवस्थापित करणे सोपे होते. बँक स्टेटमेंट्स, इनव्हॉइस आणि पावत्या यांसारख्या आर्थिक कागदपत्रांवर प्रक्रिया करण्यासाठी वित्त क्षेत्रात OCR तंत्रज्ञानाचा वापर केला जातो.
या दस्तऐवजांचा मजकूर OCR तंत्रज्ञानाद्वारे वाचला जाऊ शकतो, जो नंतर आपोआप बेरीज, तारखा आणि विक्रेत्याची नावे यासारखी महत्त्वपूर्ण माहिती काढू शकतो ज्याचा वापर अकाउंटिंगसाठी केला जाऊ शकतो. शैक्षणिक क्षेत्रात, पाठ्यपुस्तके आणि इतर शिक्षण संसाधने डिजीटल करण्यासाठी ओसीआर तंत्रज्ञानाचा वापर केला जातो. परिणामी, अपंग विद्यार्थी आणि शिक्षक दोघांना ही सामग्री व्यवस्थापित करणे आणि त्यांच्या विद्यार्थ्यांना वितरित करणे सोपे होईल.
पायथन आणि त्याच्या लायब्ररींचे विहंगावलोकन
पायथन ही एक लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा आहे जी वेब डेव्हलपमेंट, डेटा सायन्स आणि इतर संगणक विज्ञान क्षेत्रात वापरली जाते. ही विकसकांमध्ये मोठ्या प्रमाणावर वापरली जाणारी उच्च-स्तरीय भाषा आहे कारण ती शिकणे आणि वापरणे सोपे आहे. Python साठी उपलब्ध असलेल्या अनेक लायब्ररींपैकी एक वापरून OCR तंत्रज्ञान लागू केले जाऊ शकते. Tesseract, OpenCV, JPG to Text, आणि Pytesseract ही काही सुप्रसिद्ध OCR लायब्ररी आहेत. ही लायब्ररी प्रोग्रामरना मजकूर काढण्यासाठी आणि प्रतिमा हाताळण्यासाठी मजबूत साधने देतात.
उद्दिष्टे आणि व्याप्ती
पायथन-आधारित OCR तंत्रज्ञानाचा व्यावहारिक परिचय देणे हे उद्दिष्ट आहे. OCR तंत्रज्ञान कार्यान्वित करण्यासाठी Python कसे वापरावे हे शिकण्यात स्वारस्य असलेल्या विकासकांसाठी सज्ज. यात ओसीआर तंत्रज्ञानाच्या दोन्ही मूलभूत गोष्टींचा समावेश आहे, जसे की मजकूर शोधणे आणि ओळखणे आणि सखोल शिक्षण-आधारित OCR सारख्या अधिक जटिल धोरणांचा.
OCR तंत्रज्ञानासह प्रारंभ करणे
तंत्रज्ञानाच्या पायथन अंमलबजावणीकडे जाण्यापूर्वी OCR तंत्रज्ञानाच्या मूलभूत गोष्टींचे परीक्षण करणे अत्यावश्यक आहे. ओसीआर तंत्रज्ञान प्रथम प्रतिमेतील मजकूर ओळखून प्रतिमेतील मजकूर डिजिटल स्वरूपात रूपांतरित करते. हे तंत्रज्ञानाद्वारे अक्षरे आणि संख्यांसारखे दिसणारे प्रतिमा आणि स्पॉटिंग नमुन्यांची तपासणी करून पूर्ण केले जाते.
1. टेसरॅक्ट ओसीआर इंजिन स्थापित करणे
टेसरॅक्ट हे ओपन सोर्स ओसीआर इंजिन आहे जे उद्योगात मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाते. Tesseract स्थापित करण्यासाठी, आपण खालील आदेश वापरू शकता:
!sudo apt install tesseract-ocr
2. पायथन लायब्ररी स्थापित करणे
Python वापरून OCR तंत्रज्ञान लागू करण्यासाठी, आम्हाला काही लायब्ररी स्थापित करणे आवश्यक आहे. OCR साठी वापरल्या जाणार्या काही लोकप्रिय लायब्ररींमध्ये Tesseract, OpenCV आणि Pytesseract यांचा समावेश होतो.
!pip install pytesseract opencv-python pillow
3. प्रतिमा फाइल्स वाचणे आणि प्रदर्शित करणे
पायथन वापरून प्रतिमा वाचण्यासाठी आणि प्रदर्शित करण्यासाठी, आम्ही पिलो लायब्ररी वापरू शकतो. खालील कोड इमेज कशी वाचायची आणि दाखवायची ते दाखवते:
from PIL import Image
# Open the image
img = Image.open("image.jpg")
# Display the image
img.show()
4. मूलभूत प्रतिमा हाताळणी तंत्र
Python प्रतिमा हाताळण्यासाठी शक्तिशाली साधने प्रदान करते. काही मूलभूत प्रतिमा हाताळणी तंत्रांमध्ये प्रतिमा क्रॉप करणे, आकार बदलणे आणि फिरवणे समाविष्ट आहे.
5. मजकूर शोध
मजकूर शोध ही प्रतिमेची क्षेत्रे ओळखण्याची प्रक्रिया आहे ज्यामध्ये मजकूर आहे. OCR मधील ही एक महत्त्वाची पायरी आहे, कारण ते आम्हाला प्रतिमेच्या भागांवर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते ज्यामध्ये मजकूर आहे आणि बाकीचे दुर्लक्ष करू शकतात. खालील कोड OpenCV आणि Tesseract वापरून मजकूर शोध कसा करायचा ते दाखवतो:
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. एकाधिक भाषा आणि फॉन्ट हाताळणे
OCR तंत्रज्ञान एकाधिक भाषा आणि फॉन्टला समर्थन देते. टेसरॅक्ट, उदाहरणार्थ, 100 हून अधिक भाषांना समर्थन देते आणि विविध फॉन्ट ओळखू शकतात. एकाधिक भाषा आणि फॉन्टमधील मजकूर ओळखण्यासाठी, आम्हाला OCR इंजिनमध्ये भाषा आणि फॉन्ट निर्दिष्ट करणे आवश्यक आहे. Tesseract मध्ये भाषा आणि फॉन्ट कसे निर्दिष्ट करायचे ते खालील कोड दाखवते:
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. मजकूर ओळख
मजकूर ओळख ही प्रतिमेतील मजकूर डिजिटल स्वरूपात रूपांतरित करण्याची प्रक्रिया आहे. यामध्ये इमेजमधील मजकूर ओळखण्यासाठी आणि डिजिटल फॉरमॅटमध्ये रूपांतरित करण्यासाठी टेसरॅक्ट सारख्या OCR इंजिनचा वापर करणे समाविष्ट आहे. खालील कोड टेसरॅक्ट वापरून मजकूर ओळख कशी करावी हे दर्शविते:
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)
प्रगत OCR तंत्र
तंत्रज्ञानातील प्रगतीमुळे, OCR अधिक प्रगत आणि कार्यक्षम बनले आहे. या संदर्भात, येथे काही प्रगत OCR तंत्रे आहेत.
1. डीप लर्निंग-आधारित OCR
डीप लर्निंग-आधारित OCR नावाच्या प्रगत OCR पद्धतीमध्ये प्रतिमांमधील मजकूर ओळखण्यासाठी न्यूरल नेटवर्क मॉडेल शिकवणे समाविष्ट आहे. या पद्धतीचा वापर करून विविध फॉन्ट, आकार आणि भाषांमधील मजकूर ओळखता येतो, जो अतिशय अचूक आहे. हे रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNNs) आणि convolutional neural networks (CNNs) वर आधारित आहे, जे मजकूरातील नमुने ओळखू शकतात आणि प्रतिमांमधून वैशिष्ट्ये काढू शकतात.
2. जटिल प्रतिमा हाताळणे
जेव्हा मजकूर आवाज, सावल्या किंवा विकृत मजकूरासह जटिल प्रतिमांमध्ये उपस्थित असतो, तेव्हा OCR ला ते ओळखणे कठीण होते. OCR या प्रकारच्या प्रतिमा हाताळण्यासाठी अत्याधुनिक इमेज प्रोसेसिंग पद्धती जसे की, deskewing, binarization आणि noise reduction वापरते. या पद्धती प्रतिमेची गुणवत्ता सुधारण्यात आणि मजकूर अधिक अचूकपणे काढण्यात मदत करतात.
3. व्हिडिओंवर OCR
व्हिडिओवरील OCR मध्ये व्हिडिओ फ्रेममधून फ्रेमनुसार मजकूर काढून टाकणे आवश्यक आहे. जेव्हा मजकूर गतिमानपणे बदलत असतो, जसे की बातम्या प्रसारण किंवा उपशीर्षकांमध्ये ही पद्धत उपयुक्त आहे. OCR इंजिन मजकूराच्या हालचालीचा मागोवा घेण्यासाठी ऑप्टिकल फ्लो अल्गोरिदम वापरतात आणि व्हिडिओंवर OCR वापरण्यासाठी ते रिअल-टाइममध्ये ओळखतात.
4. एकाधिक इंजिनसह OCR
प्रतिमांमधून मजकूर काढण्यासाठी एकाधिक OCR इंजिन वापरणे एकाधिक इंजिनसह OCR म्हणून ओळखले जाते. हे तंत्र OCR ची परिणामकारकता आणि अचूकता वाढविण्यात मदत करते. प्रत्येक ओसीआर इंजिन ओळखण्यात सक्षम असलेल्या अगदी अचूक मजकुरावर मत देते. मजकूराची गुणवत्ता मोठ्या प्रमाणात बदलते आणि OCR इंजिनांना मजकूर वाचण्यात समस्या येऊ शकते अशा परिस्थितीत ही पद्धत उपयुक्त आहे.
तळ ओळ
Python OCR हे एक प्रभावी साधन आहे ज्याने स्कॅन केलेल्या प्रतिमांना मशीन वाचण्यायोग्य मजकुरात कसे बदलले आहे ते पूर्णपणे बदलले आहे. विकसक Python OCR वापरून अचूक आणि प्रभावी सानुकूल OCR अनुप्रयोग तयार करू शकतात. या व्यावहारिक मार्गदर्शकामध्ये ओसीआर तंत्रज्ञान आणि त्याच्या विविध उपयोगांची सखोल माहिती दिली आहे. एकूणच, Python OCR ने ऑटोमेशन आणि डिजिटायझेशनसाठी नवीन संधी निर्माण केल्या आहेत आणि त्यात अक्षरशः अंतहीन क्षमता आहे.