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Development/OCR

EasyOCR 사용하기

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출처: https://www.pyimagesearch.com/2020/09/14/getting-started-with-easyocr-for-optical-character-recognition/

 

이번에는 Easy OCR에 대해서 알아보고자 한다.

 

참고로 다른 OCR 엔진에 대한 내용은 다음을 참고하기 바란다.

 

 

2021.04.15 - [Development/OCR] - Tesseract OCR 사용하기

 

Tesseract OCR 사용하기

이번에는 오픈소스 OCR 엔진으로 유명한 Tesseract OCR에 대해서 알아보고자 한다. 참고로 또 다른 OCR 엔진에 대한 내용은 다음을 참고하기 바란다. 2021.04.12 - [Development/Machine Learning] - Naver CLOVA..

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2021.04.12 - [Development/OCR] - Naver CLOVA API - OCR 사용하기 (1)

 

Naver CLOVA API - OCR 사용하기 (1)

이번에는 CLOVA OCR을 사용해 보고자 한다. Google Cloud Vision API를 이용한 OCR은 아래 이전 포스팅을 참고하기 바란다. 2021.04.07 - [Development/Machine Learning] - Google Cloud Vision API - OCR 사용..

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2021.04.07 - [Development/OCR] - Google Cloud Vision API - OCR 사용하기 (1)

 

Google Cloud Vision API - OCR 사용하기 (1)

먼저 Google의 서비스를 이용해야 하므로 로그인부터 하고 진행한다. 1. Google Cloud 시작하기 먼저 다음 링크에서 Google Cloud에 가입하는 것부터 시작하자. cloud.google.com/gcp/ Google Cloud 컴퓨팅, 호스..

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1. Python 패키지 설치

설치할 패키지는 다음과 같다.

 

  • easyocr
  • jupyter
# 가상환경 만들기
> mkvirtualenv easy-ocr

# 가상환경 활성화(진입)
> workon easy-ocr

# EasyOCR 샘플코드 구현에 필요한 Python 패키지 설치
(easy-ocr) > pip install easyocr
(easy-ocr) > pip install jupyter

 

참고로, Python 가상환경과 관련된 내용은 아래 링크를 참고하기 바란다.

 

2021.04.15 - [Development/Python] - Python 개발환경구축하기 (for Windows 10)

 

Python 개발환경구축하기 (for Windows 10)

이번 포스트에서는 Windows 10에서 Python과 가상환경을 구축하고자 한다. 설치할 목록은 다음과 같다. Python 3.9.4 (Latest stable version) Virtualenv & Virtualenvwrapper 1. Python 설치하기 다음 링크에서..

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2. 샘플코드 구현

이제 다음과 같이 샘플코드를 구현한다. (여기서는 위에서 설치한 Jupyter Notebook을 이용했다)

import easyocr

reader = easyocr.Reader(['ko', 'en'], gpu=False)
result = reader.readtext('images/picture1.png')

print(result)

 

아래는 입력이미지와 샘플코드를 실행해 얻은 결과이다.

 

입력이미지
샘플코드 실행결과

 

생각보다 절차가 많이 간단했으나, 실행 결과는 만족스럽지 못했다. GPU를 사용하지 않은 결과인데, 속도는 빠를 수 있겠지만, 성능에서 더 나은 모습을 보여줄 지는 잘 모르겠다.


보다 자세한 내용은 아래 링크를 통해 확인하기 바란다.

 

www.jaided.ai/easyocr/

 

Jaided AI: EasyOCR demo

EasyOCR is a python module for extracting text from image. It is a general OCR that can read both natural scene text and dense text in document. We are currently supporting 80+ languages and expanding. Supported Languages LanguageCode Name Abazaabq Adyghea

www.jaided.ai

 

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