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OCR 도구

최고의 OCR 소프트웨어 비교 (장단점)

광학 문자 인식(OCR)은 이미지를 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 문서 변환, 검색 가능한 PDF 만들기, 스캔된 문서를 편집 가능한 텍스트로 변환 등 다양한 목적에 사용될 수 있습니다.

OCR은 비즈니스 세계에서 업무 생활의 중요한 부분이 되었습니다. 그것은 물리적 종이 문서를 디지털 형식으로 변환하거나 페이지 번호 및 키워드 검색 용어별로 인덱싱된 스캔 문서 파일을 만드는 등의 다양한 방식으로 사용됩니다.

장애인을 위한 접근성도 기업이 OCR 기술을 선택하는 또 다른 이유입니다. 잘 보거나 읽지 못하는 사람이 PDF와 같은 형식이 없는 문서를 읽는 어려움을 상상해보세요. OCR 소프트웨어는 이러한 문서를 오디오 파일이나 HTML, Word와 같은 텍스트 기반 형식으로 변환하여 접근성을 크게 향상시킵니다. 텍스트 형식은 전 세계적으로 수용되며 인터넷이나 이메일로 쉽게 정보를 공유할 수 있게 합니다. 이는 잘 보거나 읽지 못하는 사람들도 여전히 자신들의 문서에 접근할 수 있음을 의미합니다.

종이에 기반을 둔 문서를 디지털화하고 싶다면 이미지를 텍스트로 추출하거나 PDF 파일을 편집 가능한 형식으로 변환할 수 있는 올바른 OCR 소프트웨어를 선택하는 것이 중요합니다.

목차

  • AWS Textract
    • AWS Textract의 장점
    • AWS Textract의 단점
  • Adobe Acrobat Pro DC
    • Adobe Acrobat Pro DC의 장점
    • Adobe Acrobat Pro DC의 단점
  • 나노넷
    • 나노넷의 장점
    • 나노넷의 단점
  • SimpleOCR
    • SimpleOCR의 장점
    • SimpleOCR의 단점
  • IronOCR
    • IronOCR의 장점
    • IronOCR의 단점
    • 코드 예시
  • 결론

AWS Textract

최고의 OCR 소프트웨어 비교, 그림 1: AWS Textract

AWS Textract는 다양한 유형의 문서를 딥러닝을 사용하여 편집 가능한 형식으로 변환하는 서비스입니다. 다양한 회사의 송장 원본을 가지고 있고 그 정보를 모든 기기 스프레드시트에 저장한다고 상상해 보세요. 이 작업은 대부분 수작업으로 이루어져 비효율적이며 실수로 이어질 수 있습니다. Textract는 송장을 입력으로 받아 이를 구조화된 출력으로 변환할 수 있습니다. 송장을 Textract에 업로드하면 문서를 해독하여 제공합니다.

AWS Textract의 장점

  • 예산을 신경 쓰는 구매자에게 도움이 되는 사용량 기준 요금제.
  • 다른 통합 모델 없이 사용하기 쉬움.
  • 테스트를 위한 무료 체험판 제공.

AWS Textract의 단점

  • 정확도가 다양한 해상도 및 형식에 따라 다릅니다.
  • 사용자 데이터를 활용한 훈련을 지원해야 하지만 현재는 지원하지 않습니다.

Adobe Acrobat Pro DC

최고의 OCR 소프트웨어 비교, 그림 2: Adobe Acrobat Pro DC

Adobe Acrobat Pro DC는 스캔한 문서를 텍스트로 추출하고 편집 가능한 PDF 파일로 변환하는 데 도움을 주는 OCR 소프트웨어입니다. OCR 도구 외에도 앱에서 직접 PDF를 공유, 서명, 인쇄, 압축할 수 있습니다. Adobe Acrobat Pro DC는 또한 이미지를 텍스트로 변환해 컴퓨터의 적절한 폰트와 일치시킬 수 있습니다. 페이지 정렬, 파일 결합, 이미지 수정과 같은 여러 기능도 제공됩니다.

Adobe Acrobat Pro DC의 장점

  • 데스크톱, 웹, 모바일에서 사용 가능한 다중 플랫폼 응용 프로그램.
  • 여러 언어를 지원합니다.
  • 일괄 처리를 제공합니다.

Adobe Acrobat Pro DC의 단점

  • 일반 사용자는 비쌉니다.
  • 실행하려면 특수 하드웨어가 필요합니다.

Nanonets

최고의 OCR 소프트웨어 비교, 그림 3: Nanonets

Nanonets는 AI 기반 OCR 소프트웨어로, 인공지능 및 기계 학습을 사용해 스캔한 문서를 편집 가능하고 검색 가능한 PDF로 변환합니다. PDF 문서를 Word 파일 형식으로 변환할 수 있으며 여러 언어를 지원합니다. 딥러닝을 사용해 추출한 데이터를 검증하며 더 많은 데이터가 처리될수록 성능이 향상됩니다.

Nanonets의 장점

  • 웹 사용이 가능한 모든 기기에서 데이터 스캔을 허용합니다.
  • 여러 언어 및 파일 형식을 지원합니다.

Nanonets의 단점

  • 비용이 비쌉니다.
  • 흐릿한 이미지와 문서에서 성능 문제가 발생합니다.

SimpleOCR: 무료 OCR 소프트웨어

SimpleOCR은 스캔한 텍스트 이미지를 편집 가능한 텍스트 문서로 변환할 수 있는 간단한 라이브러리입니다. 무료 OCR 옵션으로 잘 알려져 있으며 100개 이상의 언어를 지원하고 정확성을 높이기 위한 제반 기능이 있습니다.

SimpleOCR의 장점

  • 일괄 처리 지원.
  • 쉬운 UI로 간단한 탐색.
  • 무료 사용 가능.

SimpleOCR의 단점

  • 결과 정확도가 부족할 수 있음.
  • 처리 속도가 느림.

IronOCR: .NET OCR 라이브러리

최고의 OCR 소프트웨어 비교, 그림 4: IronOCR

IronOCR는 OCR 작업을 위해 설계된 .NET 라이브러리로, 개발자가 텍스트 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 해줍니다. 이미지 및 PDF 문서를 효율적으로 텍스트로 변환하며, 자동 문자 인식을 제공하고 125개 언어를 지원합니다. Windows, Mac, Linux와 같은 플랫폼과 호환되며, 개인 개발용으로는 무료입니다.

장점

  • 쉬운 설치 과정.
  • 외부 애드온이 필요하지 않음.
  • 광범위한 기능과 커스터마이징 제공.
  • Iron Software 웹사이트에서 튜토리얼을 통해 잘 문서화됨.
  • 125개 언어 지원.

단점

상업적 사용에는 무료가 아님.

예제 코드

IronOCR의 몇 가지 코드 예제를 살펴보겠습니다:

using IronOcr;
// Instantiate the IronTesseract class
var Ocr = new IronTesseract();

using (var Input = new OcrInput(@"images\image.png"))
{
    // Deskew the image to correct any tilt
    Input.Deskew();
    // DeNoise the image if accuracy is below 97% (commented here by default)
    // Input.DeNoise();
    // Read the text from the image
    var Result = Ocr.Read(Input);
    // Output the extracted text
    Console.WriteLine(Result.Text);
}
using IronOcr;
// Instantiate the IronTesseract class
var Ocr = new IronTesseract();

using (var Input = new OcrInput(@"images\image.png"))
{
    // Deskew the image to correct any tilt
    Input.Deskew();
    // DeNoise the image if accuracy is below 97% (commented here by default)
    // Input.DeNoise();
    // Read the text from the image
    var Result = Ocr.Read(Input);
    // Output the extracted text
    Console.WriteLine(Result.Text);
}
Imports IronOcr
' Instantiate the IronTesseract class
Private Ocr = New IronTesseract()

Using Input = New OcrInput("images\image.png")
	' Deskew the image to correct any tilt
	Input.Deskew()
	' DeNoise the image if accuracy is below 97% (commented here by default)
	' Input.DeNoise();
	' Read the text from the image
	Dim Result = Ocr.Read(Input)
	' Output the extracted text
	Console.WriteLine(Result.Text)
End Using
$vbLabelText   $csharpLabel

위의 코드는 저품질 이미지 파일에서 텍스트를 추출합니다.

using IronOcr;
// Instantiate the IronTesseract class
var Ocr = new IronTesseract();

using (var Input = new OcrInput())
{
    // OCR entire document
    // Add a PDF using file path and optional password
    Input.AddPdf("example.pdf", "password");

    // Alternatively, OCR specific pages of a PDF
    Input.AddPdfPages("example.pdf", new[] { 1, 2, 3 }, "password");

    // Read and extract text from the input document
    var Result = Ocr.Read(Input);
    // Output the extracted text from the PDF
    Console.WriteLine(Result.Text);
}
using IronOcr;
// Instantiate the IronTesseract class
var Ocr = new IronTesseract();

using (var Input = new OcrInput())
{
    // OCR entire document
    // Add a PDF using file path and optional password
    Input.AddPdf("example.pdf", "password");

    // Alternatively, OCR specific pages of a PDF
    Input.AddPdfPages("example.pdf", new[] { 1, 2, 3 }, "password");

    // Read and extract text from the input document
    var Result = Ocr.Read(Input);
    // Output the extracted text from the PDF
    Console.WriteLine(Result.Text);
}
Imports IronOcr
' Instantiate the IronTesseract class
Private Ocr = New IronTesseract()

Using Input = New OcrInput()
	' OCR entire document
	' Add a PDF using file path and optional password
	Input.AddPdf("example.pdf", "password")

	' Alternatively, OCR specific pages of a PDF
	Input.AddPdfPages("example.pdf", { 1, 2, 3 }, "password")

	' Read and extract text from the input document
	Dim Result = Ocr.Read(Input)
	' Output the extracted text from the PDF
	Console.WriteLine(Result.Text)
End Using
$vbLabelText   $csharpLabel

위의 코드는 전체 PDF 문서 또는 선택된 페이지에서 데이터를 추출합니다.

결론

모든 OCR 소프트웨어 옵션을 비교한 결과, IronOCR가 이 기사에 언급된 다른 옵션들보다 우수하다는 결론을 내렸습니다. 다양한 기능으로 높은 커스터마이즈가 가능한 IronOCR는 개발자와 기업에 효과적이고 경제적입니다. IronOCR의 가격에 대한 자세한 내용은 이 링크에서 확인할 수 있습니다.

칸나오팟 우돈판트
소프트웨어 엔지니어
카나팟은 소프트웨어 엔지니어가 되기 전 일본 홋카이도 대학교에서 환경 자원학 박사 학위를 취득했습니다. 학위 과정 중에는 생물생산공학과 소속 차량 로봇 연구실에서 활동하기도 했습니다. 2022년에는 C# 기술을 활용하여 Iron Software의 엔지니어링 팀에 합류했고, 현재 IronPDF 개발에 집중하고 있습니다. 카나팟은 IronPDF에 사용되는 대부분의 코드를 직접 작성하는 개발자로부터 배울 수 있다는 점에 만족하며, 동료들과의 소통을 통해 배우는 것 외에도 Iron Software에서 일하는 즐거움을 누리고 있습니다. 코딩이나 문서 작업을 하지 않을 때는 주로 PS5로 게임을 하거나 The Last of Us를 다시 시청하는 것을 즐깁니다.

아이언 서포트 팀

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