ocr するならやっぱり大きい文字の方が良い
こんにちは。
仕事の自動化にやりがいと達成感を感じるガッくんです。
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リンクの記事で Python で ocr をしたのですが、認識は悪かったです。
ocr ( Python + Tesseract ) で惨敗した - 解析エンジニアの自動化 blog
リンクの記事で数字を読み取った結果に、アルファベットが含まれていました。
なので、リンクの画像の文字を大きくした画像に替えて ocr してみます。
プログラム
ソースコード
# -*- coding: utf-8 -*-
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# ライブラリインポート
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import os # os の情報を扱うライブラリ
import pytesseract # tesseract の python 用ライブラリ
from PIL import Image # 画像処理ライブラリ
import matplotlib.pyplot as plt # データプロット用ライブラリ
import numpy as np # データ分析用ライブラリ
# カレントディレクトリを変更する
os.chdir("C:\\作業")
# pytesseract に tesseract のパスを通す
pytesseract.tesseract_cmd='C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
# 画像の読み込み
#img = Image.open('C:\作業\ocr-test1.jpg')
#img = Image.open('C:\作業\ocr-test2.png')
img = Image.open('C:\作業\ocr-test3.png')
#img = Image.open('C:\作業\ocr-test4.png')
#img = Image.open('C:\作業\ocr-test5.png')
#img = Image.open('C:\作業\ocr-test6.png')
#img = Image.open('C:\作業\ocr-test7.png')
#img = Image.open('C:\作業\ocr-test8.png')
#img = Image.open('C:\作業\ocr-test9.png')
#img = Image.open('C:\作業\ocr-test10.png')
#img = Image.open('C:\作業\ocr-test11.png')
# 画像を配列に変換
im_list = np.array(img)
# データプロットライブラリに貼り付け
plt.imshow(im_list)
# 表示
plt.show()
# テキスト抽出
txt = pytesseract.image_to_string(img)
# 抽出したテキストの出力
print()
print(txt)
print()
使い方
画像の読み込みについては何回も失敗に失敗を重ねて 11 枚の画像を作りました。 1 つの記事には出来そうに無いので、1 つの記事で 1 画像ずつ紹介していきます。コメントを意味する ♯ を順に付けていきながら、読み込む画像を変えて ocr していきました。
その他の Python ソースコードについてはソースコードのコメントに処理内容を書いたので、説明は割愛します。
ocr の結果
図2 は ocr の結果をキャプチャした画像です。
図3 は 図2 を比較表にまとめた画像です。
数字をたくさん抽出しています。アルファベットに認識してしまう文字が減りましたが、まだ、読み取れていない文字も多く、実用は出来ない認識率でした。
コメント
表のような配置の数字には適していないみたいでした。
当たり前ですが、文字が大きい方が認識されやすいです。
表の画像はやめて、少ない文字画像からやり直して試していきます。
以上