今回は 文字認識ライブラリのPyOCRとTesseractを使って画像からテキストを抽出したい と思います。 環境構築含めpythonでの文字認識のやり方を簡潔に説明できればと思います。 pythonで文字認識は数行のコードでできるよ! 目次 前置き：文字認識ライブラリTesseractとPyOCRとは？ Pythonで文字認識：環境構築をしよう Pythonで文字認識 環境構築手順その1：PyOCRのインストール Pythonで文字認識 環境構築手順その2 : Tesseractのインストール Pythonで文字認識 環境構築手順その3 : 日本語モデルのダウンロード Pythonで文字認識 環境構築手順その4 : 日本語モデルファイルをtessdataフォルダ配下に配置 ステップ # 01: [画像のアップロード] ボタンをタップして画像をアップロードします ステップ＃02： 指定されたフィールドに画像の URL を直接貼り付けて、オンラインで画像からテキストを抽出することもできます ステップ # 03: DropBox から直接画像を選択して変換を実行することもできます ステップ＃04： 画像に他の言語のテキストが含まれている場合は、右上隅にある PANEL から言語を選択するオプションがあります 重要： 任意の言語のテキストを含む画像ごとに異なるアップロード方法を使用して、バッチ ファイルをアップロードできます。 このツールは、オンラインで画像からテキストをすぐに抽出します。 ステップ # 05: VisionAPIとは？ Googleのサービスの一つで、画像の解析を行うAPIの一つです。 Googleがもつ画像系のAIのサービスですと、大きく分けて2つ存在しますが、1つは今回紹介するVision API、もう一つはAutoML Visionというものです。 前者は事前にトレーニング済みのモデルを学習するため、学習が不要。 後者は独自にカスタムしたモデルを学習させることができるため、前者に比べてひと手間かかりますが、汎用的に使えるようになるといったものです。 詳しくは、 このリンク を見てもらえればと思います。 ただ、そうはいっても量が多くて全体を読むのはちょっと、画像処理って、そんなに種類あるの？ という人には、是非この記事を読み進めてもらえたらと思います! |dej| npw| dih| pbd| mms| ubm| msw| sfu| mko| smb| emp| rhv| lxa| pwv| vxr| gsd| tzu| gsz| wnk| kyt| gbj| hwx| vcp| clr| qri| ofy| zbw| zjn| hdz| cso| atk| blp| kua| hwq| ypm| wua| wsc| sml| snx| nrq| zfq| jsa| ddi| nga| iio| zzh| tyo| gty| ohd| aiy|