Python でのコンピューター ビジョンの例: テキスト認識

コンピュータ ビジョン テクノロジの継続的な開発に伴い、ますます多くのアプリケーション シナリオが登場しています。その中でも、テキスト認識はコンピュータ ビジョンにおける重要なアプリケーションであり、あらゆる分野で広く使用されています。この記事では、Python でのテキスト認識の例を紹介し、主要なテクノロジーについて説明します。

1. テキスト認識の応用シナリオ

テキスト認識は、画像内のテキストを編集可能な電子テキストに変換するプロセスです。実際には、テキスト認識は次のような複数のシナリオに適用できます。

1. 手書き認識: 手書きのメモ、手紙、契約書の手書きを自動的に認識し、電子テキストに変換します。
2. 画像内のテキスト認識: 図書館の本、駅の標識、看板、テレビ広告など、画像内のテキストを編集可能な電子テキストに変換します。
3. 番号認識: 紙文書の番号を、銀行や保険会社の請求書や証明書類など、編集可能な電子テキストに変換します。

2. Python でのテキスト認識の例

Python は人気のあるプログラミング言語であり、コンピューター ビジョンの分野でも広く使用されています。 Python には、テキスト認識プロセスの実装に役立つオープンソース ライブラリとツールが多数あります。この記事では、Pythonを使用してテキスト認識を実装する例を紹介します。

1. テキスト認識に Tesseract OCR を使用する

Tesseract OCR は、複数の言語を含むテキストを認識できるオープンソースのテキスト認識エンジンです。 Python で Tesseract OCR を使用するのは非常に便利です。pytesseract ライブラリと Tesseract OCR エンジンをインストールするだけで済みます。以下は Tesseract OCR を使用したテキスト認識のサンプル コードです。

import pytesseract
from PIL import Image

image = Image.open('example.png')
text = pytesseract.image_to_string(image)
print(text)

2. OpenCV を使用したテキスト認識

OpenCV は、画像処理のための多くの関数を提供する強力なコンピューター ビジョン ライブラリです。そして分析。 Python でのテキスト認識に OpenCV を使用するプロセスは、次のステップに分割できます。

(1) 画像を読み取り、2 値化、ガウス フィルターなどの前処理を実行します。

(2) 画像のエッジ検出を実行します。

(3) 画像内のテキスト領域を見つけます。

(4) テキスト領域に対して OCR テキスト認識を実行します。

以下は、テキスト認識に OpenCV を使用したサンプル コードです:

import cv2
import pytesseract

def preprocess_image(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 200)
    return edges

def find_text_regions(image):
    contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    regions = []
    for contour in contours:
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
        if w > h and w > 50 and h > 15:
            region = image[y:y+h, x:x+w]
            regions.append(region)
    return regions

image = cv2.imread('example.png')
preprocessed_image = preprocess_image(image)
text_regions = find_text_regions(preprocessed_image)

for region in text_regions:
    text = pytesseract.image_to_string(region)
    print(text)

3. テキスト認識の主要テクノロジー

1. 画像前処理

画像の前処理はテキスト認識の重要なステップの 1 つであり、テキスト認識の精度を向上させることができます。一般的な画像前処理方法には、二値化、ガウス フィルタリング、収縮および拡張などがあります。

2. エッジ検出

エッジ検出は、テキスト領域を見つける際の重要な手順の 1 つです。一般的なエッジ検出方法には、Canny エッジ検出、Sobel エッジ検出などの方法があります。

3. テキスト領域の検出

テキスト領域の検出は、テキスト領域を見つけるための重要な手順の 1 つです。一般的なテキスト領域検出方法には、接続領域に基づくアルゴリズム、エッジ検出に基づくアルゴリズム、およびその他の方法が含まれます。

4. OCR テキスト認識

OCR テキスト認識は、テキスト領域内の文字を編集可能な電子テキストに変換するプロセスです。一般的な OCR テキスト認識エンジンには、Tesseract OCR、OCRopus などが含まれます。

結論

この記事では、Python でのテキスト認識の例を紹介し、主要なテクノロジについて説明します。テキスト認識は、作業効率を向上させ、文書の読みやすさを向上させるために、あらゆる分野で使用できる重要なアプリケーションです。

以上がPython でのコンピューター ビジョンの例: テキスト認識の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。