C#에서 문자 인식 기능을 구현하는 방법

개선된 Tesseract OCR 엔진

IronOCR는 널리 사용되는 Tesseract OCR 엔진의 정확성과 속도를 향상시킴으로써 그 기능을 향상시킵니다. 이미지, PDF 및 다양한 문서 형식에서 텍스트를 추출하기 위한 견고한 솔루션으로 제공됩니다.

넓은 언어 지원

125개 이상의 언어를 지원하여 IronOCR는 다국어 요구사항을 처리하는 데 능숙하며, 언어적 다양성을 요구하는 애플리케이션에 이상적입니다.

다양한 출력 옵션

추출된 텍스트는 추가 처리 파이프라인에 매끄럽게 통합될 수 있도록 평문 텍스트 또는 구조화된 데이터로 편리하게 출력될 수 있습니다. 또한 IronOCR는 이미지 입력에서 바로 검색 가능한 PDF를 생성하는 기능을 제공합니다.

크로스 플랫폼 적응성

C#, F#, VB.NET과의 호환성을 위해 설계되어 IronOCR는 .NET 환경의 여러 버전(8, 7, 6, Core, Standard, Framework)에서도 원활히 작동합니다.

Tesseract 5 활용

IronOCR는 .NET 생태계에서 최적의 성능을 위해 정교하게 조정된 Tesseract 5의 힘을 활용합니다.

구역 기반 OCR 기능

IronOCR를 사용하여 사용자는 문서 내 특정 구역을 정확하게 정의 가능하여 목표에 맞춘 OCR 처리가 가능합니다. 이 기능은 처리 능력을 필요로 하는 부분에 집중함으로써 정확성과 효율성을 향상시킵니다.

이미지 사전 처리 도구

라이브러리는 왜곡 제거 및 노이즈 감소와 같은 이미지 사전 처리 기능 모음을 제공합니다. 이러한 도구들은 불완전한 소스 이미지를 처리할 때도 우수한 결과를 보장하여 전체적인 OCR 경험을 향상시킵니다.

자, 이제 IronOCR을 활용하여 이미지를 읽어오는 데모 애플리케이션을 개발해보겠습니다.

코드 설명

1. IronTesseract 인스턴스: OCR 작업을 수행하기 위해 IronTesseract 인스턴스를 생성합니다.
2. 이미지 로드: 샘플 이미지를 OcrInput 객체에 로드합니다.
3. 텍스트 읽기: 이미지의 텍스트를 읽고 결과를 콘솔에 출력합니다.

산출

언어 선택

Language 속성을 사용하여 OCR 언어를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 언어를 영어로 설정하려면:

IronTesseract ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.English;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.English;

페이지 세분화 모드

PageSegmentationMode는 Tesseract가 입력 이미지를 세분화하는 방법을 결정합니다. 옵션으로는 AutoOsd, SingleBlock, SingleLine 등이 있습니다. 예를 들어:

ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd;

ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd;

사용자 정의 Tesseract 변수

특정 변수를 설정하여 Tesseract를 세부 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 병렬화를 비활성화하려면:

ocr.Configuration.TesseractVariables["tessedit_parallelize"] = false;

ocr.Configuration.TesseractVariables["tessedit_parallelize"] = false;

문자 화이트리스트 및 블랙리스트

WhiteListCharacters와 BlackListCharacters를 사용하여 Tesseract가 인식할 문자를 제어할 수 있습니다. 예를 들어:

ocr.Configuration.WhiteListCharacters = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";
ocr.Configuration.BlackListCharacters = "`ë|^";

ocr.Configuration.WhiteListCharacters = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";
ocr.Configuration.BlackListCharacters = "`ë|^";

추가 구성 변수

다른 Tesseract 구성 변수를 탐색하여 요구에 따라 동작을 사용자 정의하세요. 예를 들어:

ocr.Configuration.TesseractVariables["classify_num_cp_levels"] = 3;
ocr.Configuration.TesseractVariables["textord_debug_tabfind"] = 0;
// ... (more variables)

ocr.Configuration.TesseractVariables["classify_num_cp_levels"] = 3;
ocr.Configuration.TesseractVariables["textord_debug_tabfind"] = 0;
// ... (more variables)

이제 고급 설정을 사용하여 동일한 이미지를 디코딩해 보겠습니다.

using IronOcr;

public class Program
{
    public static void Main()
    {
        Console.WriteLine("Decoding using advanced features");
        var ocrTesseract = new IronTesseract() // Create instance
        {
            Language = OcrLanguage.EnglishBest, // Configure best English language
            Configuration = new TesseractConfiguration()
            {
                ReadBarCodes = false, // Disable reading barcodes
                BlackListCharacters = "`ë|^", // Blacklisted characters
                WhiteListCharacters = null, // No whitelist, allow all
                PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd,
                TesseractVariables = null, // No custom variables used
            },
            MultiThreaded = false,
        };

        using var ocrInput = new OcrInput(); // Create a disposible ocr input object
        ocrInput.AddImage(@"sample1.png"); // Load the sample image
        var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput); // Read the text from the image
        Console.WriteLine(ocrResult.Text); // Output the text
    }
}

using IronOcr;

public class Program
{
    public static void Main()
    {
        Console.WriteLine("Decoding using advanced features");
        var ocrTesseract = new IronTesseract() // Create instance
        {
            Language = OcrLanguage.EnglishBest, // Configure best English language
            Configuration = new TesseractConfiguration()
            {
                ReadBarCodes = false, // Disable reading barcodes
                BlackListCharacters = "`ë|^", // Blacklisted characters
                WhiteListCharacters = null, // No whitelist, allow all
                PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd,
                TesseractVariables = null, // No custom variables used
            },
            MultiThreaded = false,
        };

        using var ocrInput = new OcrInput(); // Create a disposible ocr input object
        ocrInput.AddImage(@"sample1.png"); // Load the sample image
        var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput); // Read the text from the image
        Console.WriteLine(ocrResult.Text); // Output the text
    }
}

코드 설명

1. IronOCR 구성: IronTesseract(주요 IronOCR 클래스)의 인스턴스가 생성되어 변수 ocrTesseract에 할당됩니다.

   구성 설정이 ocrTesseract에 적용됩니다:

   • 언어: OCR 언어를 지정합니다(이 경우 영어).
   • 구성: 추가적인 사용자 정의를 허용하는 TesseractConfiguration 객체:
     • ReadBarCodes: 바코드 읽기를 비활성화합니다.
     • BlackListCharacters: 블랙리스트에 등록할 문자(인식하지 않을 문자)를 지정합니다.
     • WhiteListCharacters: 화이트리스트가 지정되지 않아 모든 문자를 허용합니다.
     • PageSegmentationMode: 페이지 세분화 모드를 "AutoOsd"로 설정합니다.
     • TesseractVariables: 사용자 정의 변수가 사용되지 않았습니다.
   • MultiThreaded: 멀티스레딩을 비활성화합니다.
2. OCR 입력 및 이미지 로딩: using 블록이 OcrInput 유형의 일회용 ocrInput 개체를 생성합니다. 이미지 파일 "sample1.png"이(가) ocrInput에 추가됩니다.
3. 텍스트 추출: Read 메서드가 ocrTesseract에서 호출되며, ocrInput이(가) 전달됩니다. 결과는 ocrResult 변수에 저장됩니다.
4. 출력: Console.WriteLine(ocrResult.Text)를 사용하여 추출된 텍스트가 콘솔에 출력됩니다.

산출

5단계: IronOCR 읽기 작업의 성능 조정.

IronOCR 작업 시, 각종 이미지 필터를 활용하여 OCR 수행 전 이미지를 전처리할 수 있습니다. 이 필터들은 이미지 품질을 최적화하고, 가시성을 높이며, 노이즈나 결함을 줄입니다. 이들은 OCR 작업의 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

1. 회전:

   회전 필터를 사용하면 이미지를 시계 방향으로 지정된 각도만큼 회전할 수 있습니다. 시계 반대 방향으로 회전하려면 음수를 사용하세요.

2. 기울기 조정:

   기울기 조정 필터는 이미지 기울기를 수정하여, 텍스트가 직립하고 직교하도록 합니다. 이는 OCR 작업에 특히 유용하며, Tesseract는 제대로 정렬된 스캔에서 최상의 성능을 발휘합니다.

3. 배율 변환:

   배율 변환 필터는 OCR 입력 페이지를 비례적으로 확장합니다.

4. 이진화:

   이진화 필터는 모든 픽셀을 흑백으로 변환하여 중간색이 없습니다. 텍스트와 배경 간 극히 낮은 대비의 경우, OCR 성능을 향상시킬 수 있습니다.

5. 그레이 스케일로 변환:

   그레이 스케일 변환 필터는 모든 픽셀을 회색의 음영으로 변환합니다. OCR 정확도를 크게 향상시키지는 않을 가능성이 높지만, 속도를 높일 수 있습니다.

6. 반전:

   반전 필터는 색상을 반전시킵니다. 흰색은 검은색이 되고, 검은색은 흰색이 됩니다.

7. 색상 교체:

   색상 교체 필터는 이미지 내 특정 색상을 임계값에 맞춰 다른 색상으로 대체합니다.

8. 대비 조정:

   대비 조정 필터는 자동으로 대비를 높입니다. 저대조 스캔의 경우 OCR 속도와 정확도를 높이는 데 자주 사용됩니다.

9. 팽창 및 침식:

   이러한 고급 형태학 필터는 이미지 내 객체 경계를 조작합니다.

   • 팽창은 객체 경계에 픽셀을 추가합니다.
   • 침식은 객체 경계에서 픽셀을 제거합니다.

10. 샤프닝:

    샤프닝 필터는 흐린 OCR 문서를 선명하게 하고 알파 채널을 흰색으로 평면화합니다.

11. 노이즈 제거:

    노이즈 제거 필터는 디지털 노이즈를 제거합니다. 노이즈가 예상되는 경우 사용하세요.

12. 심층 배경 노이즈 클리닝:

    이 심한 배경 노이즈 제거 필터는 극심한 문서 배경 노이즈가 알려져 있을 때만 사용해야 합니다. 깨끗한 문서의 경우 OCR 정확도가 감소할 수 있으며 CPU 집약적입니다.

13. 해상도 향상:

    해상도 향상 필터는 저품질 이미지의 해상도를 향상시킵니다. 자동 해상도 처리가 있기 때문에 자주 필요하지 않습니다.

C#에서 IronOCR를 사용하여 필터를 적용하는 방법의 예는 다음과 같습니다:

var ocr = new IronTesseract();
var input = new OcrInput();
input.LoadImage("sample.png");
input.Deskew();
var result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

var ocr = new IronTesseract();
var input = new OcrInput();
input.LoadImage("sample.png");
input.Deskew();
var result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

일반적인 OCR 응용 프로그램

1. 문서 디지털화: OCR은 청구서, 영수증, 양식 및 계약서와 같은 스캔된 종이 문서들을 디지털 형식으로 변환하는 데 널리 사용됩니다. 이 디지털화 과정은 문서 저장, 검색 및 관리를 간소화하여 종이 문서의 혼잡을 줄이고 효율성을 향상시킵니다.
2. 데이터 추출: OCR은 스캔된 문서, 이미지 및 PDF에서 텍스트와 데이터를 추출할 수 있게 해줍니다. 이 추출된 데이터는 자동 데이터 입력, 콘텐츠 분석, 인덱싱 및 데이터베이스 또는 비즈니스 시스템에 통합하는 데 사용할 수 있습니다.
3. 이미지 내 텍스트 인식: OCR 기술은 인덱싱 및 검색 목적으로 인쇄된 문서와 이미지에서 텍스트를 추출할 수 있게 해줍니다. 이 기능은 증강 현실, 이미지 기반 검색 엔진, 번역 서비스 등 다양한 응용 프로그램에서 활용됩니다.
4. 자동 차량 번호판 인식 (ALPR): ALPR 시스템은 교통 감시, 주차 관리, 통행료 징수 및 법 집행 응용 프로그램에 설치된 카메라로 촬영한 이미지나 비디오 스트림에서 차량 번호판을 읽기 위해 OCR을 사용합니다.
5. 접근성 솔루션: OCR은 시각장애인에게 접근 가능한 콘텐츠를 생성하는 데 중요한 역할을 합니다. 이미지나 문서에서 텍스트를 음성이나 점자로 변환함으로써 OCR은 장애인을 위한 정보 접근성을 향상시킵니다.
6. 신원 확인: OCR 기술은 여권, 운전면허증, ID와 같은 신분증 문서를 스캔하고 처리하는 신원 확인 과정에 사용됩니다. 이는 문서의 진위 여부를 검증하고 신원 확인 목적을 위한 관련 정보를 추출하는 데 도움을 줍니다.
7. 은행 및 금융: OCR은 은행과 금융 분야에서 수표 읽기, 청구서 처리, 기존 PDF 문서 변환, 재무제표에서 데이터 추출, 문서 기반 워크플로 자동화를 통해 금융 운영의 정확성과 효율성을 높이는 데 사용됩니다.
8. 자동 번역: OCR 기술은 인쇄된 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 변환하기 위해 번역 도구 및 언어 학습 앱에 통합됩니다. 사용자는 자신의 기기로 텍스트를 캡처하고, OCR은 실시간으로 원하는 언어로 번역하는 데 도움을 줍니다.
9. 기록 보관 및 역사적 문서 보존: OCR은 기록물 및 역사적 문서를 디지털 형식으로 변환하여 미래의 접근성, 연구 및 분석을 위해 보존하면서 귀중한 문화유산의 보존을 보장합니다.