目的

リンクの記事で 2 行 6 例の小さい表のを ocr を再チャレンジしました。
残念ながら 1 箇所だけ誤認識していました。

【再チャレンジ】 2 行 6 列の表の文字認識(Python + Tesseract) - 解析エンジニアの自動化 blog

今回はフォントサイズがどのくらいだと高い正解率を保てそうか確認するため、表の大きさは変えずにフォントサイズを変えた 2 行 6 列の表で認識出来るか Python で 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。