[리원아빠] 파이썬 easyocr 이미지 문자 인식

 

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파이썬 easyocr 이미지 문자 인식

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[리원아빠] 파이썬 tesseract pytesseract 이미지 문자 인식

바로 이전 포스팅에서 tesseract를 이용해 이미지 안의

 

문자를 인식하는 방법에 대한 포스팅을 했었다.

 

만들고자 하는 프로그램이 있어 추가로 테스트 및 학습을 하는 도중

 

보다 더 손쉽고 인식률이 높은 방법을 찾아 바로 이어 포스팅한다.

 

 

pip install easyocr

파이썬에서는 easyocr이라는 tesseract에 버금가는 OCR 기능을 모듈로 제공한다.

 

간단하게 pip를 통해 해당 모듈을 설치할 수 있다.

 

 

import easyocr
import cv2

file = r"C:\Users\root\Desktop\sample.png"
reader = easyocr.Reader(['ko', 'en'], gpu=False)
img = cv2.imread(file)
text = reader.readtext(img, detail=0)
print(text)

sample.png 파일은 이전 포스팅에서 사용한 naver 홈페이지의 로그인 버튼을 캡쳐한 이미지다.

 

easyorc은 reader라는 오브젝트를 생성 후

 

해당 오브젝트의 readtext 함수에 이미지와 옵션을 전달하는 방식이다.

 

먼저, reader 오브젝트를 생성할 때는 추출할 언어를 선택할 수 있고

 

CPU 연산 대신 GPU 연산을 선택할 수 있다.

 

GPU 연산이 CPU 연산보다 빠르다고 하나 작성자의 PC는 오래되어서 그런지 사용되지 않았다.

 

readtext 함수에는 읽어들이 이미지와 옵션을 전달할 수 있는데

 

detail=0 옵션은 단순히 결과값만 추출하고 싶을 때 사용하는 옵션이다.

 

detail=0 옵션을 생략하면 이미지가 추출된 영역의 좌표와 크기까지 같이 출력된다.

 

추가로 allowlist라는 옵션도 눈여결볼만 한데 해당 옵션은 추출될 수 있는 가지수를 지정하는 옵션이다.

 

예를 들어 숫자만 인식한다고 하면 allowlist="0123456789" 로 전달하면 된다.

 

 

tesseract와 마찬가지로 간단한 sample.png 파일은 손쉽게 인식이 된다.

 

다만 tesseract와 비교하면 수행속도가 상당히 느린편이다.

 

tesseract는 0.29430초, easyocr은 2.39845초가 소요됐다. (대략 10배정도 차이난다)

 

그럼에도 불구하고 왜 굳이 easyocr을 언급했을까?

 

그건 바로 인식률때문이다.

 

위의 예제처럼 아주 간단한 이미지는 tesseract를 사용하는게 맞다.

 

그렇지만 이미지가 조금이라도 복잡하다면 이야기는 달라진다.

 

 

위 이미지들은 작성자가 머신러닝 관련 포스팅을 위해 사용한 샘플 이미지들이다.

 

잠깐 길이 옆으로 새긴 하지만 관심있다면 아래 포스팅을 확인하자.

 

[파이썬] 머신런닝을 이용한 자동방지 문자 캡챠 뚫어보기

다시 본론으로 돌아와 위의 이미지들을 tesseract와 easyocr에서 추출해보자.

 

 

### tesseract ###
import pytesseract
import cv2
import os

dir = r"C:\Users\root\Desktop\sample\\"

for i in os.listdir(dir):
    img = cv2.imread(dir+i)
    result = pytesseract.image_to_string(img, config="--psm 6 -c tessedit_char_whitelist=0123456789")
    print(i +" => " +result)





### easyorc ###
import easyocr
import os
import cv2

dir = r"C:\Users\root\Desktop\sample\\"
reader = easyocr.Reader(['ko'], gpu=False)

for i in os.listdir(dir):
    j = 0
    img = cv2.imread(dir+i)
    text = reader.readtext(img, detail=0, allowlist="0123456789")
    print(i +" => " +text[j])
    j += 1

위 코드는 tesseract를 이용해 숫자를 추출하는 코드.

 

아래 코드는 easyocr을 이용해 숫자를 추출하는 코드이다.

 

두 가지 방식 모두 구글링을 통해 숫자만 추출하는 옵션을 주었다.

 

 

 

인식률의 차이가 보이는가?

 

opencv를 이용해 이미지를 보다 추출이 잘되는 방향으로 변환을 하면 모르겠다.

 

다만 아주 간단하게 사용하고자 할 땐 easyorc의 인식률이 눈에 띄게 좋은것 같다.

 

그럼 끝.

 

 

PS.테스트를 하고자 하는 분들은 본문의 머신런닝 링크를 타고 들어가면 샘플 이미지를 다운 받을 수 있다.