はじめに
かなり昔に画像の文字認識を行う方法を調べていたことがありました。
その時にOCR(光学的文字認識)を行うサンプルのコードをpython(pyocr)で作成。
最近これが今でも使えるのかを調べたのでその結果と手順をメモ。
とりあえずOCRを使ってみたいという方はソースコードをコピペして使ってみてください。
サンプルコード
前提条件
使用したのはpyocrです。
使用環境はAnacondaがインストールされていることとします
インストール
必要なものは
- tesseract
- pyocr
です。
以下のコマンドをWindowsならばコマンドプロンプト等で、Macならターミナルで入力してインストールします。
pip install tesseractconda install -c conda-forge tesseractpip install pyocrサンプルコード
使用するサンプルコードです
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
from PIL import Image
import pyocr
import pyocr.builders
# 画像のファイルパス
img = "00005.jpeg"
ocr_engine = pyocr.get_available_tools()
can-access-tesseract-from
ocr_engine = ocr_engine[0]
# langs = ocr_engine.get_available_languages()
# print(langs)
# OCR対象の画像ファイルを読み込む
img = Image.open(img)
# 画像を読みやすいように加工。
img=img.convert('RGB')
size=img.size
img2=Image.new('RGB',size)
border=110
for x in range(size[0]):
for y in range(size[1]):
r,g,b=img.getpixel((x,y))
if r > border or g > border or b > border:
r = 255
g = 255
b = 255
img2.putpixel((x,y),(r,g,b))
builder = pyocr.builders.TextBuilder(tesseract_layout=3)
texts = ocr_engine.image_to_string(img2, lang="jpn", builder=builder)
print(texts)9行目の
img = “00005.jpeg”
の箇所はご自身の使用した画像があるファイルパス＋ファイル名を指定してください。
詳しいOCRの仕組みは割愛しますが、白黒にして文字認識をしやすいようにプログラムが行われているようです。
結果
今回は3つの画像を試してみました。
0005.jpeg
00007.jpeg
receipt.jpg
それぞれの読み取らせた結果です。
正直文字が多いものは認識率は良くなかったです。
# 00005.jpegの結果
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ae# 00007.jpegの結果
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ーーユー
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※導イッの有効期限(最後に
今回はPythonのpyocrを使った画像の文字認識についてでした。
特にカスタマイズなどはしていませんので、ソースコードを書き換えると精度は上がる可能性があります。
とりあえず使ってみたいという方はソースコードをそのままコピペしてみてください。
この記事がお役に立ったのなら嬉しいです。
最後までお読みいただきありがとうございました。
