Tech & Development/OCR

OCR이라는 기술은 정확히는 몰라도 한 번쯤은 들어봤거나 차량 번호판 인식, 카드번호 인식과 같이 이미 직ㆍ간접적으로 경험해 본 적이 있을 것입니다. OCR(Optical character recognition)의 역사는 생각한 것보다 매우 깁니다. 1928년에 독일의 G. Taushek가 미리 준비된 몇 개의 표준 pattern 문자와 입력 문자를 비교하여 표준 pattern 문자와 가장 유사한 것을 해당 문자로 선정하는 pattern matching 기법을 이용한 문자 인식 방법을 특허로 등록하면서 시작되었습니다. 연구소나 기업 등에서 대형 컴퓨터를 통하여 수행되던 것이 PC와 이미지 스캐너의 보급으로 우리 가까이 사용되기 시작하여 역사로는 이미 20년이 넘었다고 볼 수 있습니다. 하지만 굉장히 오래..

Tesseract란? 테서랙트(Tesseract)는 다양한 운영 체제를 위한 광학 문자 인식 엔진입니다. 이 소프트웨어는 Apache License, 버전 2.0에 따라 배포되는 무료 소프트웨어이며 2006년부터 Google에서 개발을 후원했습니다. Tesseract는 1995년 문자 정확도 측면에서 3대 OCR 엔진에 속했으며 Linux, Windows 및 Mac OS X에서 사용할 수 있습니다. 버전 2 이하의 Tesseract에서는 간단한 단일 열 텍스트의 TIFF 이미지만 입력으로 허용했었고, Version 3 부터 Tesseract는 출력 텍스트 형식, OCR 위치 정보 및 페이지 레이아웃 분석을 지원하게 되었고 Leptonica 라이브러리를 사용하여 여러 가지 새로운 이미지 형식에 대한 지원이..

전체 Source는 Github에 있습니다. 1. Keras로 MNIST 모델생성 from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import Adam from keras.utils import np_utils # MNIST 데이터 읽어 들이기 --- (※1) (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 데이터를 float32 자료형으로 변환하고 정규화하기 --- (※2) X_train = X_train.reshape(60000, ..