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Aspose.OCR for Python via .NET

 
 

Python API를 통해 이미지에서 텍스트 읽기 및 추출

선도적인 강력한 Python OCR API는 개발자가 이미지, 사진, 스크린샷, 스캔 문서 및 PDF 파일에서 텍스트를 읽고 추출할 수 있게 합니다.

오늘날 디지털 시대에 이미지를 편집 가능한 텍스트 형식으로 변환하는 것은 많은 기업과 개발자에게 필수적인 작업이 되었습니다. Aspose.OCR for Python via .NET은 광학 문자 인식(OCR)을 위한 견고한 솔루션을 제공하여 소프트웨어 개발자가 이미지를 손쉽게 텍스트로 추출할 수 있게 합니다. Aspose.OCR for Python via .NET은 OCR 작업을 위해 설계된 강력한 라이브러리이며, 고품질 문서 처리 도구로 유명한 Aspose 제품군의 일부입니다. 이 라이브러리를 통해 개발자는 .NET 프레임워크의 기능을 Python에서 활용하여 크로스 플랫폼 애플리케이션에서 OCR 작업을 원활히 수행할 수 있습니다. 영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 중국어, 일본어 등 100개 이상의 언어 텍스트 인식을 지원합니다.

Aspose.OCR for Python via .NET은 JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF 등 다양한 이미지 형식에서 텍스트를 인식하고 추출할 수 있는 .NET 기반 OCR 라이브러리입니다. API는 다양한 이미지 형식에서 텍스트 인식 정확도를 높이기 위해 고급 알고리즘을 사용합니다. 다양한 글꼴과 스타일의 텍스트 인식을 지원합니다. 인식 정확도를 향상시키기 위해 Aspose.OCR은 이진화, 기울기 보정, 노이즈 제거와 같은 전처리 기능을 제공합니다. 이는 이미지가 더 나은 OCR 결과를 얻도록 준비하는 데 도움이 됩니다. 또한 한 번의 프로세스에서 여러 이미지를 처리할 수 있어 대량 이미지 배치 처리 시 시간을 절약할 수 있습니다. 다국어 지원, 이미지 전처리, 레이아웃 분석, 오류 처리 등 고급 기능을 갖춘 Aspose.OCR은 OCR 기반 프로젝트를 진행하려는 소프트웨어 개발자에게 이상적인 선택입니다.

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Aspose.OCR for Python via .NET 시작하기

Aspose.OCR for Python via .NET을 설치하는 권장 방법은 pip를 사용하는 것입니다. 원활한 설치를 위해 다음 명령을 사용하십시오.

pip를 사용하여 Aspose.OCR for Python via .NET 설치

 pip install aspose-ocr-python-net

SDK는 Aspose.OCR Python Cloud SDK 제품 페이지에서 직접 다운로드할 수 있습니다.

Python을 통한 고정밀 OCR 작업

Aspose.OCR for Python via .NET은 고정밀과 정확성을 위해 설계되었습니다. 이 라이브러리는 기울어지거나 저해상도 이미지에서도 텍스트 추출 정확도를 향상시키는 고급 머신러닝 모델을 포함하고 있습니다. 이 기능은 스캔된 양식이나 문서에서 자동으로 데이터를 추출하는 등 신뢰할 수 있는 텍스트 인식이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 아래 코드 스니펫은 이미지를 로드하고 처리한 뒤 인식된 텍스트를 표시하는 간단한 구현 예시를 보여줍니다.

Python API를 사용하여 이미지 로드, OCR 수행 및 텍스트 추출 방법?

# Initialize OCR engine
recognitionEngine = AsposeOcr()

# Add image to batch
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample.png")

# Extract text from image
result = recognitionEngine.recognize(input)
# Display the recognition result
print(result[0].recognition_text)

이미지 전처리 기능

Aspose.OCR for Python via .NET 라이브러리는 Python 애플리케이션 내에서 강력한 이미지 전처리 기능을 제공합니다. 기울기 보정, 노이즈 제거, 이미지 정규화와 같은 전처리 기능은 OCR 정확도를 향상시킵니다. 이러한 전처리 단계는 최적의 조건이 아닌 환경에서 스캔된 이미지 작업 시 특히 중요합니다. 아래 예시는 이미지가 약간 기울어졌거나 완벽히 정렬되지 않았더라도 텍스트를 정확히 감지하도록 보정 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.

Python 앱에서 기울기 보정으로 OCR 작업 수행 방법?

from aspose.ocr import OcrEngine, SkewCorrection

ocr_engine = OcrEngine()

# Enable skew correction
ocr_engine.set_skew_correction(SkewCorrection.True)

ocr_engine.image = "skewed_image.png"
recognized_text = ocr_engine.get_text()
print("Corrected and Recognized Text:", recognized_text)

Python을 통한 손글씨 텍스트 인식

Aspose.OCR for Python via .NET은 매우 사용하기 쉬우며 몇 줄의 Python 코드만으로 인쇄된 텍스트와 손글씨 텍스트 모두를 인식할 수 있습니다. 이 기능은 손글씨 메모나 서명을 디지털화하는 애플리케이션에 매우 유용합니다. 다양한 텍스트 스타일을 해석할 수 있는 소프트웨어의 능력은 교육 및 법률 문서와 같은 분야에서 활용도를 높여줍니다. 아래 예시는 Python 코드를 사용하여 손글씨 텍스트 인식을 수행하는 방법을 보여줍니다.

Python 라이브러리를 사용한 손글씨 텍스트 인식 방법?

api = ocr.AsposeOcr()

''' add filters if you need '''
filters = ocr.models.preprocessingfilters.PreprocessingFilter()
#filters.add(ocr.models.preprocessingfilters.PreprocessingFilter.contrast_correction_filter())

''' initialize image collection and put images into it '''
input = ocr.OcrInput(ocr.InputType.SINGLE_IMAGE, filters)
input.add("Data\\OCR\\handwritten.jpg")

''' change recognition options if you need '''
settings = ocr.RecognitionSettings()
settings.detect_areas_mode=ocr.DetectAreasMode.PHOTO

''' run recognition '''
res = api.recognize_handwritten_text(input)
print(res[0].recognition_text)

Python 앱에서 OCR 맞춤 이미지 영역

Aspose.OCR for Python via .NET은 Python 애플리케이션 내에서 이미지의 특정 영역에서 텍스트를 인식하는 완전한 지원을 제공합니다. 개발자는 이미지 내에서 OCR이 필요한 특정 영역을 지정할 수 있어, 이미지의 일부만 텍스트를 포함하고 있는 경우에 유용합니다. 개발자는 이미지에 대한 맞춤 영역을 정의하고, 인식 모드를 설정하며, 애플리케이션 요구에 맞게 OCR 프로세스를 최적화하기 위해 기타 매개변수를 조정할 수 있습니다. 아래 예시는 몇 줄의 Python 코드만으로 단일 라인 텍스트를 인식하는 방법을 보여줍니다.

Python 앱을 사용하여 이미지에서 단일 라인 텍스트 인식 방법?

api = AsposeOcr()

# Create OcrInput and add images
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample_line.png")

# recognize without regions detection
settings = RecognitionSettings()
settings.recognize_single_line = True

result = api.recognize(input, settings)

print(result[0].recognition_text)
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