파이썬에서 인식이 잘되는 OCR 종류

파이썬에서 텍스트 인식을 위한 다양한 OCR(광학 문자 인식) 라이브러리와 도구가 있습니다. 다음은 몇 가지 인기 있는 OCR 라이브러리와 도구를 추천해 드립니다:

1. Tesseract OCR (pytesseract): Tesseract는 Google에서 개발한 강력한 오픈 소스 OCR 엔진입니다. 파이썬에서 Tesseract를 사용하려면 pytesseract 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이미지에서 텍스트를 추출하는 데 사용됩니다.

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   from PIL import Image
import pytesseract
# 이미지에서 텍스트 추출
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('image.png'))

2. EasyOCR: EasyOCR은 다국어 지원을 제공하는 OCR 라이브러리로, 사용하기 쉬우며 높은 정확도를 제공합니다. 이미지에서 텍스트를 추출하는 데 사용할 수 있습니다.

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   import easyocr
reader = easyocr.Reader(['en'])
results = reader.readtext('image.jpg')

   1. OCR.space API: OCR.space는 온라인 OCR 서비스를 제공하며 파이썬에서 이를 사용할 수 있습니다. API 키를 발급받고 이미지를 업로드하여 텍스트를 추출할 수 있습니다.

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      import requests
api_key = 'YOUR_API_KEY'
image_path = 'image.png'

      
      response = requests.post(
      'https://api.ocr.space/parse/image',
      headers={'apikey': api_key},
      files={'image': (image_path, open(image_path, 'rb'))}
)

result = response.json()
extracted_text = result['ParsedResults'][0]['ParsedText']

3. Amazon Textract: Amazon Textract는 Amazon Web Services (AWS)의 서비스로, 클라우드 기반의 강력한 OCR 기능을 제공합니다. AWS SDK를 사용하여 파이썬에서 Textract를 호출할 수 있습니다.

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   import boto3

client = boto3.client('textract')
response = client.detect_document_text(Document={
      'S3Object': {'Bucket': 'your-bucket', 'Name': 'your-image.jpg'}}
)

# 추출된 텍스트에 접근
for item in response['Blocks']:
      if item['BlockType'] == 'LINE':
            print(item['Text'])
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이 OCR 도구 중에서 선택할 수 있는 것은 여러 가지이며, 문제의 텍스트와 이미지 품질, 사용 사례에 따라 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다. OCR의 정확도는 이미지 품질, 언어, 글꼴 등에 영향을 받으므로 다양한 도구와 설정을 실험하여 가장 적합한 것을 찾아보세요.