안녕하세요 여러분, 저의 WeChat AI 오늘은 딥러닝 실습 43-OCR 기능 모음 [OCR 기본 원리 + OCR 텍스트 세그먼트 병합 + PDF 스캔 파일의 OCR 인식]을 소개하겠습니다. OCR 기술은 이미지 전처리, 특징 추출을 기반으로 합니다. , 문자 분류 및 후처리 등의 단계를 거쳐 인쇄된 문자를 컴퓨터가 처리할 수 있는 텍스트 형태로 변환하여 자동화된 문자 인식이 가능합니다. 기술의 발전과 함께 OCR 시스템은 문자인식, 문서의 디지털화, 자동자료처리 등 많은 분야에서 널리 사용되고 있다.
OCR의 기본 원리
이 글의 OCR 기능은 PaddleOCR에서 개발한 OCR 기능을 기반으로 합니다.PaddleOCR은 텍스트 감지 및 텍스트 인식 작업을 위한 PaddlePaddle 딥러닝 플랫폼을 기반으로 개발된 엔드 투 엔드 OCR 툴킷입니다. 컨볼루션 신경망을 기반으로 하며 정확하고 신뢰할 수 있는 OCR 기능을 달성하기 위해 전처리, 특징 추출, 텍스트 감지 및 텍스트 인식 단계를 결합합니다. 다음은 PaddleOCR의 원리에 대한 소개입니다.
1. 데이터 준비 및 전처리: 먼저 PaddleOCR은 훈련을 위한 데이터 세트를 준비하고 필요한 전처리를 수행해야 합니다. 여기에는 이미지를 입력 모델에 적합한 형식으로 변환, 회전, 크기 조정, 자르기 등과 같은 데이터 확대 작업 수행, 텍스트 상자 정보에 주석 달기가 포함됩니다.
2. 텍스트 감지: PaddleOCR은 EAST(Efficient and Accurate Scene Text Detector) 또는 PSENet(Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network)과 같은 딥 러닝 기반의 텍스트 감지 모델을 사용하여 이미지의 텍스트 영역을 감지합니다. 이 모델은 다음을 통해 이미지를 학습합니다.