Machine Learning 실습 (20)

OCR : 텍스트 검출(영역탐색) 및 인식(문자추출) 기술

# 1. 테서렉터 ocr 라이브러리
# 2. easyocr 라이브러리
# 3. google ocr api 라이브러리
# 4. keras_ocr 라이브러리

!pip install easyocr

 

import easyocr
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

text_reader = easyocr.Reader(['ko']) #한국어 읽도록 설정
# 읽어서 변수 텍스트 저장
result = text_reader.readtext(img)
for(bbox,text,prob) in result:
  print(text)

 

# 2. color 설정값으로 읽어서 cvtColor()로 변환하는 방법
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('data/car.png', cv2.IMREAD_COLOR)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

 

이진화 처리 (Binary Image)

• 픽셀값이 0과 1로 구성되어진 이미지

# 2. color 설정값으로 읽어서 cvtColor()로 변환하는 방법
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('data/car.png', cv2.IMREAD_COLOR)
# 그레이 스케일로 변형
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 이진화 변형
# 2가지 반환 (값, 이미지)
_,binary = cv2.threshold(img, 125, 255, cv2.THRESH_BINARY)

plt.imshow(binary, cmap='gray')
plt.title('binary') # 제목 설정
plt.show()