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OCR 도구

Windows OCR 엔진과 Tesseract의 상세 비교

오늘날 디지털 시대에서는 광학 문자 인식 (OCR) 기술이 이미지를 검색 가능하고 편집 가능한 텍스트로 변환할 수 있게 하여 다양한 산업에서 필수적인 역할을 하고 있습니다.

Google Cloud Vision (Cloud Vision API), Adobe Acrobat Pro DC, ABBYY FineReader, Windows OCR 엔진, Tesseract 및 IronOCR와 같은 많은 OCR 소프트웨어 중에서는 각기 독특한 기능과 역량을 제공하여 문서 분석에 도움을 주는 주요 후보로 자리잡고 있습니다.

이 글은 이 세 가지 OCR 엔진의 정확성, 성능 및 통합 용이성을 평가하는 포괄적인 비교 분석을 제공합니다.

1. OCR 엔진 소개

OCR 엔진은 이미지, PDF 및 기타 스캔된 문서에서 일반 텍스트를 인식하고 추출하도록 설계된 소프트웨어 도구입니다. 이들은 복잡한 알고리즘과 머신 러닝 기술을 사용하여 문자를 정확하게 식별하고 이를 기계가 읽을 수 있는 텍스트 파일로 변환합니다. Windows OCR Engine, Tesseract 및 IronOCR은 각기 강점과 적용 가능성을 가진 널리 사용되는 세 가지 OCR 솔루션을 대표합니다.

2. Windows OCR 엔진

Windows OCR Engine은 Windows 운영 체제에 통합되어 있어 입력 이미지 및 스캔 문서에서 텍스트를 추출하는 데 편리하고 사용자 친화적인 솔루션을 제공합니다. 고급 이미지 처리 기술을 활용하여 다양한 언어 및 글꼴 스타일로 된 텍스트를 정확하게 인식할 수 있습니다. Windows OCR Engine은 Windows Runtime API를 통해 접근 가능하여 명령줄 도구의 기능을 갖춘 Windows 응용 프로그램에 원활한 통합을 가능하게 합니다.

2.1 Windows OCR 엔진의 주요 기능

  • 언어 지원: Windows OCR 엔진은 많은 언어를 지원하여 다국어 문서에 적합합니다.
  • 이미지 처리: 이 엔진은 품질이 낮은 이미지에서도 인쇄된 텍스트 인식 정확성을 향상시키기 위해 정교한 이미지 처리 알고리즘을 사용합니다.
  • Windows 응용 프로그램과의 통합: Windows OCR 엔진은 Windows 응용 프로그램과 원활하게 통합되어 개발자가 소프트웨어에 OCR 기능을 완벽히 통합할 수 있게 합니다.

2.2 코드 예제

using System;
using System.IO;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Windows.Graphics.Imaging;
using Windows.Media.Ocr;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        // Provide the path to the image file
        string imagePath = "sample.png";
        try
        {
            // Call the ExtractText method to extract text from the image
            string extractedText = await ExtractText(imagePath);
            // Display the extracted text
            Console.WriteLine("Extracted Text:");
            Console.WriteLine(extractedText);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("An error occurred: " + ex.Message);
        }
    }

    public static async Task<string> ExtractText(string image)
    {
        // Initialize StringBuilder to store extracted text
        StringBuilder text = new StringBuilder();
        try
        {
            // Open the image file stream
            using (var fileStream = File.OpenRead(image))
            {
                // Create a BitmapDecoder from the image file stream
                var bmpDecoder = await BitmapDecoder.CreateAsync(fileStream.AsRandomAccessStream());
                // Get the software bitmap from the decoder
                var softwareBmp = await bmpDecoder.GetSoftwareBitmapAsync();
                // Create an OCR engine from user profile languages
                var ocrEngine = OcrEngine.TryCreateFromUserProfileLanguages();
                // Recognize text from the software bitmap
                var ocrResult = await ocrEngine.RecognizeAsync(softwareBmp);
                // Append each line of recognized text to the StringBuilder
                foreach (var line in ocrResult.Lines)
                {
                    text.AppendLine(line.Text);
                }
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("Error during OCR process: " + ex.Message);
        }
        // Return the extracted text
        return text.ToString();
    }
}
using System;
using System.IO;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Windows.Graphics.Imaging;
using Windows.Media.Ocr;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        // Provide the path to the image file
        string imagePath = "sample.png";
        try
        {
            // Call the ExtractText method to extract text from the image
            string extractedText = await ExtractText(imagePath);
            // Display the extracted text
            Console.WriteLine("Extracted Text:");
            Console.WriteLine(extractedText);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("An error occurred: " + ex.Message);
        }
    }

    public static async Task<string> ExtractText(string image)
    {
        // Initialize StringBuilder to store extracted text
        StringBuilder text = new StringBuilder();
        try
        {
            // Open the image file stream
            using (var fileStream = File.OpenRead(image))
            {
                // Create a BitmapDecoder from the image file stream
                var bmpDecoder = await BitmapDecoder.CreateAsync(fileStream.AsRandomAccessStream());
                // Get the software bitmap from the decoder
                var softwareBmp = await bmpDecoder.GetSoftwareBitmapAsync();
                // Create an OCR engine from user profile languages
                var ocrEngine = OcrEngine.TryCreateFromUserProfileLanguages();
                // Recognize text from the software bitmap
                var ocrResult = await ocrEngine.RecognizeAsync(softwareBmp);
                // Append each line of recognized text to the StringBuilder
                foreach (var line in ocrResult.Lines)
                {
                    text.AppendLine(line.Text);
                }
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("Error during OCR process: " + ex.Message);
        }
        // Return the extracted text
        return text.ToString();
    }
}
$vbLabelText   $csharpLabel

2.2.1 출력

Windows OCR 엔진 vs Tesseract (OCR 기능 비교): 그림 1 - Windows OCR 엔진 코드의 콘솔 출력

3. Tesseract

Tesseract은 Google에 의해 개발된 오픈소스 OCR 엔진으로, 그 정확성과 다재다능함으로 널리 인기를 끌고 있습니다. 100개가 넘는 언어를 지원하고 TIFF, JPEG, PNG 등의 다양한 이미지 형식을 처리할 수 있습니다. Tesseract OCR 엔진은 딥 러닝 알고리즘과 신경망을 활용하여 높은 수준의 텍스트 인식 정확성을 달성하며, 다양한 응용 분야에 적합합니다.

3.1 Tesseract의 주요 기능

  • 언어 지원: Tesseract 엔진은 아랍어, 중국어와 같은 복잡한 스크립트를 포함하여 100개가 넘는 언어를 지원합니다.
  • 이미지 전처리: Tesseract는 텍스트 인식 정확도를 향상시키기 위해 데스크루, 이진화 및 노이즈 감소를 포함한 광범위한 이미지 전처리 기능을 제공합니다.
  • 맞춤화 옵션: Tesseract는 사용자가 특정 사용 사례에 대한 OCR 매개변수를 세밀하게 조정하고 맞춤형 모델을 훈련시킬 수 있도록 하여 정확성과 성능을 향상시킵니다.

3.2 코드 예제

using Patagames.Ocr;

class TesseractExample
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create an OCR API instance
        using (var api = OcrApi.Create())
        {
            // Initialize the OCR engine for the English language
            api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
            // Extract text from the image
            string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\source\repos\ironqr\ironqr\bin\Debug\net5.0\Iron.png");
            // Display the extracted text
            Console.WriteLine(plainText);
        }
    }
}
using Patagames.Ocr;

class TesseractExample
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create an OCR API instance
        using (var api = OcrApi.Create())
        {
            // Initialize the OCR engine for the English language
            api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
            // Extract text from the image
            string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\source\repos\ironqr\ironqr\bin\Debug\net5.0\Iron.png");
            // Display the extracted text
            Console.WriteLine(plainText);
        }
    }
}
$vbLabelText   $csharpLabel

3.2.1 출력

Windows OCR 엔진 vs Tesseract (OCR 기능 비교): 그림 2 - Tesseract 코드의 콘솔 출력

4. IronOCR

IronOCR는 Iron Software가 개발한 강력한 OCR 엔진으로, 뛰어난 정확성과 사용 용이성, 다국어 지원 능력으로 차별화됩니다. 이는 온프레미스 OCR 기능을 제공하며 125개 이상의 언어를 지원하므로 전 세계적인 응용 프로그램에 적합합니다. IronOCR는 고급 머신 러닝 알고리즘과 클라우드 비전 기술을 활용하여 어려운 시나리오에서도 정확한 텍스트 인식 결과를 제공합니다.

4.1 IronOCR의 주요 기능

  • 높은 정확성: IronOCR는 산업 곳곳에서 선두를 달리는 텍스트 인식 정확성을 제공하여 다양한 문서 유형과 언어에 걸쳐 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다.
  • 다재다능한 언어 지원: 125개 이상의 언어를 지원하며 원활한 다국어 텍스트 인식을 위한 포괄적인 언어 팩을 제공합니다.
  • 간단한 통합: IronOCR는 직관적인 API와 포괄적인 문서화를 통해 .NET 응용 프로그램과의 간단한 통합을 제공하며, 텍스트를 추출하기 위한 원본 이미지 전처리 및 후처리 개발 과정을 간소화합니다.

4.2 IronOCR 설치

코드 예제로 이동하기 전에 NuGet 패키지 관리자를 사용하여 IronOCR를 설치하는 방법을 알아보겠습니다.

  1. Visual Studio에서 도구 메뉴로 이동하여 NuGet 패키지 관리자를 선택합니다.
  2. 새 목록이 나타나면 여기서 솔루션을 위한 NuGet 패키지 관리자를 선택합니다.

Windows OCR 엔진 vs Tesseract (OCR 기능 비교): 그림 3 - Visual Studio NuGet 패키지 관리자를 찾을 위치

  1. 새 창이 나타나면 '탐색' 탭으로 이동하고 검색 창에 'IronOCR'을 입력합니다.
  2. 패키지 목록이 나타납니다. 최신 IronOCR 패키지를 선택한 후 설치를 클릭합니다.

Windows OCR 엔진 vs Tesseract (OCR 기능 비교): 그림 4 - IronOCR Install-Package

4.3 코드 예제 (C#)

using IronOcr;

class IronOCRExample
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create an IronTesseract instance
        var ocr = new IronTesseract();
        // Set the language for OCR recognition
        ocr.Language = OcrLanguage.English;
        // Perform OCR on the specified image
        var result = ocr.Read(@"C:\Users\buttw\source\repos\ironqr\ironqr\bin\Debug\net5.0\Iron.png");
        // Display the extracted text
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
}
using IronOcr;

class IronOCRExample
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create an IronTesseract instance
        var ocr = new IronTesseract();
        // Set the language for OCR recognition
        ocr.Language = OcrLanguage.English;
        // Perform OCR on the specified image
        var result = ocr.Read(@"C:\Users\buttw\source\repos\ironqr\ironqr\bin\Debug\net5.0\Iron.png");
        // Display the extracted text
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
}
$vbLabelText   $csharpLabel

4.3.1 출력

Windows OCR 엔진 vs Tesseract (OCR 기능 비교): 그림 5 - IronOCR 코드의 콘솔 출력

5. 비교 평가

5.1 정확도와 성능

  • Windows OCR 엔진Tesseract는 괜찮은 정확성을 제공하지만 복잡한 레이아웃에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
  • IronOCR: 정확성에서 뛰어나며, 다양한 문서 유형과 언어, 잡음이 있는 이미지에서도 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

5.2 통합의 용이성

  • Windows OCR 엔진: Windows 응용 프로그램과 원활하게 통합되지만 맞춤 옵션이 부족합니다.
  • Tesseract: 통합을 위해 추가 구성과 종속성이 필요하지만 광범위한 맞춤 옵션을 제공합니다.
  • IronOCR: .NET 응용 프로그램과의 간단한 통합을 제공하며 직관적인 API와 포괄적인 문서화를 제공합니다.

5.3 언어 지원

  • Windows OCR 엔진은 Tesseract 및 IronOCR에 비해 제한된 언어를 지원합니다.
  • Tesseract: 100개 이상의 언어를 지원합니다.
  • IronOCR: 125개 이상의 언어를 지원하여 전 세계적인 응용 프로그램에 적합합니다.

6. 결론

결론적으로, Windows OCR 엔진과 Tesseract는 텍스트 인식에서 인기 있는 선택이지만 IronOCR는 가장 정확하고 다재다능한 OCR 엔진으로 부상합니다. 그 산업 선도적인 정확성, 광범위한 언어 지원, 간단한 통합은 비즈니스 및 개발자가 신뢰할 수 있는 OCR 기능을 찾는 데 뛰어난 솔루션이 됩니다. IronOCR를 활용함으로써 조직은 문서 처리 워크플로를 간소화하고 데이터 추출 정확성을 높이며, 스캔한 문서와 이미지에서 귀중한 통찰을 얻을 수 있습니다.

IronOCR은 무료 체험판을 제공합니다. IronOCR와 그 기능에 대해 더 알고 싶다면 여기를 방문하십시오.

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.

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