[ OCR ] 한글 인식에 탁월한 성능, 적은 용량의 PaddleOCR 사용하기

PaddleOCR 이란?

PaddleOCR은 중국의 인터넷 기업인 바이두(Baidu)가 만든 딥러닝 플랫폼 PaddlePaddle로 구현된 오픈 소스 OCR(Optical Character Recognition)입니다. 다양한 언어를 지원하며, 이미지와 문서에서 텍스트를 인식할 수 있습니다. PaddleOCR의 경량 모델은 14.8M로 매우 가벼워 모바일 등 다양한 플랫폼에서 사용이 가능합니다. 또한 중국어, 영어 이외에도 한국어를 포함하여 80개 이상의 다양한 언어를 지원합니다.

PaddleOCR의 장점은 아래와 같습니다.

다양한 언어 지원
이미지와 문서에서 텍스트 인식
빠른 속도와 높은 정확도
다양한 플랫폼 지원

PaddleOCR는 다양한 최첨단 OCR 관련 알고리즘을 지원하며, 이를 바탕으로 산업용 특화 모델 및 솔루션인 PP-OCR과 PP-Structure를 개발하였습니다. PP-Structure는 레이아웃 분석, 표인식, 핵심정보 추출 등의 기능을 제공합니다.

PaddleOCR은 온라인 웹페이지를 통해 체험해볼 수 있습니다.

PP-OCR 시리즈 모델 목록

Detection Model에는 MobileNetV3, ResNet18_vd, ResNet50 이렇게 3가지 Model이 있으며 MobileNetV3가 그 중 가장 일반적으로 사용되며 상대적으로 작고 모바일 애플리케이션에도 적합합니다. Recognition Model에는 사전학습된 MobileNetV3 모델이 있습니다.

Model introduction	Model name	Recommended scene	Detection model	Recognition model
한국어 초경량 PP-OCRv3 모델(14.8M)	korean_PP-OCRv3_xx	Mobile & Server	inference model / trained model	inference model / trained model
영어 초경량 PP-OCRv3 모델（13.4M)	en_PP-OCRv3_xx	Mobile & Server	inference model / trained model	inference model / trained model
중국어 및 영어 초경량 PP-OCRv3 model（16.2M）	ch_PP-OCRv3_xx	Mobile & Server	inference model / trained model	inference model / trained model

Install

pip를 이용하여 설치가 가능합니다.

 pip install paddlepaddle # for gpu user please install paddlepaddle-gpu
pip install paddleocr

그리고 설치 후 간단하게는 아래와 같이 실행이 가능합니다.

paddleocr --image_dir /your/test/image.jpg --lang=korean

OCR (Optical Character Recognition)

ocr = PaddleOCR(lang="korean") 선언하면 최초에 한번은 Model을 다운로드 합니다. 경로는 Windows의 경우 C:/paddleocr/whl/rec/korean이고 Mac OS의 경우는 ~/.paddleocr/whl/rec/korean 입니다.

테스트는 아래 이미지를 이용합니다.

 from paddleocr import PaddleOCR
 
ocr = PaddleOCR(lang="korean")
 
img_path = "assets/images/test_image_1.jpg"
result = ocr.ocr(img_path, cls=False)
 
ocr_result = result[0]
print(ocr_result)

Output :

[[[[297.0, 246.0], [388.0, 246.0], [388.0, 272.0], [297.0, 272.0]], ('아래한글', 0.9990288019180298)], [[[398.0, 247.0], [485.0, 247.0], [485.0, 272.0], [398.0, 272.0]], ('한글문서', 0.9990617036819458)], [[[297.0, 275.0], [363.0, 277.0], [362.0, 304.0], [296.0, 302.0]], ('디자인', 0.9998207092285156)], [[[632.0, 354.0], [701.0, 354.0], [701.0, 377.0], [632.0, 377.0]], ('202204', 0.9998807907104492)]]

PaddleOCR 은 다양한 기능을 가지고 있지만 OCR 기능만을 추가로 검증하고 쉽게 확인하기 위해 추가로 개발하였습니다. 상세 Code는 [ Github ] PaddleOCR 라이브러리를 이용한 OCR 에서 확인하실 수 있습니다. 직접 작성하신다면 아래 내용을 참고하시면 됩니다.

main.py 파일을 만들어서 아래와 같이 작성하였습니다.

 import cv2
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
from utils.image_util import plt_imshow, put_text
from paddleocr.paddleocr import MODEL_URLS
 
 
class MyPaddleOCR:
    def __init__(self, lang: str = "korean", **kwargs):
        self.lang = lang
        self._ocr = PaddleOCR(lang="korean")
        self.img_path = None
        self.ocr_result = {}
    
    def get_available_langs(self):
        langs_info = []
 
        for idx, model_name in enumerate(list(MODEL_URLS['OCR'].keys())):
            for lang in list(MODEL_URLS['OCR'][model_name]['rec'].keys()):
                if lang not in langs_info:
                    langs_info.append(lang)
        
        print('Available Language : {}'.format(langs_info))
        
    def get_available_models(self):
        model_info = {}
 
        for idx, model_name in enumerate(list(MODEL_URLS['OCR'].keys())):
            model_info[model_name] = list(MODEL_URLS['OCR'][model_name]['rec'].keys())
            print('#{} Model Vesion : [{}] - Language : {}'.format(idx+1, model_name, list(MODEL_URLS['OCR'][model_name]['rec'].keys())))
        
    def get_ocr_result(self):
        return self.ocr_result
 
    def get_img_path(self):
        return self.img_path
 
    def show_img(self):
        plt_imshow(img=self.img_path)
        
    def run_ocr(self, img_path: str, debug: bool = False):
        self.img_path = img_path
        ocr_text = []
        result = self._ocr.ocr(img_path, cls=False)
        self.ocr_result = result[0]
 
        if self.ocr_result:
            for r in result[0]:
                ocr_text.append(r[1][0])
        else:
            ocr_text = "No text detected."
 
        if debug:
            self.show_img_with_ocr()
 
        return ocr_text
    
    def show_img_with_ocr(self):
        img = cv2.imread(self.img_path)
        roi_img = img.copy()
 
        for text_result in self.ocr_result:
            text = text_result[1][0]
            tlX = int(text_result[0][0][0])
            tlY = int(text_result[0][0][1])
            trX = int(text_result[0][1][0])
            trY = int(text_result[0][1][1])
            brX = int(text_result[0][2][0])
            brY = int(text_result[0][2][1])
            blX = int(text_result[0][3][0])
            blY = int(text_result[0][3][1])
 
            pts = ((tlX, tlY), (trX, trY), (brX, brY), (blX, blY))
 
            topLeft = pts[0]
            topRight = pts[1]
            bottomRight = pts[2]
            bottomLeft = pts[3]
 
            cv2.line(roi_img, topLeft, topRight, (0, 255, 0), 2)
            cv2.line(roi_img, topRight, bottomRight, (0, 255, 0), 2)
            cv2.line(roi_img, bottomRight, bottomLeft, (0, 255, 0), 2)
            cv2.line(roi_img, bottomLeft, topLeft, (0, 255, 0), 2)
            roi_img = put_text(roi_img, text, topLeft[0], topLeft[1] - 20, font_size=15)
 
            # print(text)
 
        plt_imshow(["Original", "ROI"], [img, roi_img], figsize=(16, 10))

utils/image_util.py 파일은 아래와 같이 작성하였습니다.

 import cv2
import numpy as np
import platform
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from matplotlib import pyplot as plt
 
 
def plt_imshow(title='image', img=None, figsize=(8, 5)):
    plt.figure(figsize=figsize)
 
    if type(img) is str:
        img = cv2.imread(img)
 
    if type(img) == list:
        if type(title) == list:
            titles = title
        else:
            titles = []
 
            for i in range(len(img)):
                titles.append(title)
 
        for i in range(len(img)):
            if len(img[i].shape) <= 2:
                rgbImg = cv2.cvtColor(img[i], cv2.COLOR_GRAY2RGB)
            else:
                rgbImg = cv2.cvtColor(img[i], cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
            plt.subplot(1, len(img), i + 1), plt.imshow(rgbImg)
            plt.title(titles[i])
            plt.xticks([]), plt.yticks([])
 
        plt.show()
    else:
        if len(img.shape) < 3:
            rgbImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
        else:
            rgbImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
        plt.imshow(rgbImg)
        plt.title(title)
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
        plt.show()
 
 
def put_text(image, text, x, y, color=(0, 255, 0), font_size=22):
    if type(image) == np.ndarray:
        color_coverted = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        image = Image.fromarray(color_coverted)
 
    if platform.system() == 'Darwin':
        font = 'AppleGothic.ttf'
    elif platform.system() == 'Windows':
        font = 'malgun.ttf'
 
    image_font = ImageFont.truetype(font, font_size)
    font = ImageFont.load_default()
    draw = ImageDraw.Draw(image)
 
    draw.text((x, y), text, font=image_font, fill=color)
 
    numpy_image = np.array(image)
    opencv_image = cv2.cvtColor(numpy_image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
 
    return opencv_image

 from main import MyPaddleOCR
 
ocr = MyPaddleOCR()

지원 가능한 언어 목록을 조회하는 기능입니다.

ocr.get_available_langs()

Output :

Available Language : ['ch', 'en', 'korean', 'japan', 'chinese_cht', 'ta', 'te', 'ka', 'latin', 'arabic', 'cyrillic', 'devanagari', 'french', 'german', 'structure']

사용가능한 Model을 조회하는 기능입니다.

ocr.get_available_models()

Output :

 #1 Model Vesion : [PP-OCRv3] - Language : ['ch', 'en', 'korean', 'japan', 'chinese_cht', 'ta', 'te', 'ka', 'latin', 'arabic', 'cyrillic', 'devanagari']
#2 Model Vesion : [PP-OCRv2] - Language : ['ch']
#3 Model Vesion : [PP-OCR] - Language : ['ch', 'en', 'french', 'german', 'korean', 'japan', 'chinese_cht', 'ta', 'te', 'ka', 'latin', 'arabic', 'cyrillic', 'devanagari', 'structure']

 img_path = 'assets/images/test_image_3.jpg'
ocr.run_ocr(img_path, debug=True)

Output :

 [2023/07/06 00:10:29] ppocr DEBUG: dt_boxes num : 4, elapse : 0.8806350231170654
[2023/07/06 00:10:29] ppocr DEBUG: rec_res num  : 4, elapse : 0.25487518310546875
['아래한글', '한글문서', '디자인', '202204']

ocr.get_ocr_result()

 [[[[297.0, 246.0], [388.0, 246.0], [388.0, 272.0], [297.0, 272.0]], ('아래한글', 0.9990288019180298)],
 [[[398.0, 247.0], [485.0, 247.0], [485.0, 272.0], [398.0, 272.0]], ('한글문서', 0.9990617036819458)],
 [[[297.0, 275.0], [363.0, 277.0], [362.0, 304.0], [296.0, 302.0]], ('디자인', 0.9998207092285156)],
 [[[632.0, 354.0], [701.0, 354.0], [701.0, 377.0], [632.0, 377.0]], ('202204', 0.9998807907104492)]]

PaddleOCR는 복잡한 환경의 이미지에서는 인식률이 다소 떨어질 수 있지만, 전반적으로는 매우 만족스러운 성능을 보여줍니다. 특히, 그 적은 용량 덕분에 다양한 플랫폼에서 쉽게 활용할 수 있으며, 이는 특히 모바일 환경에서의 사용성을 크게 향상시킵니다.

저작자표시

'Tech & Development > OCR' 카테고리의 다른 글

[ OCR ] kakaobrain pororo OCR 사용하기 - Python (7)	2023.02.06
[ OCR ] Naver CLOVA OCR API 를 이용한 OCR 개발 - Python (2)	2022.05.06
[ OCR ] Amazon Rekognition API 를 이용한 OCR 개발 - Python (0)	2022.05.06
[ OCR ] Microsoft Cognitive Services 를 이용한 OCR 개발 - Python (2)	2022.05.06
[ OCR ] Google Cloud Vision API 를 이용한 OCR 개발 - Python (3)	2022.05.04

내 블로그 - 관리자 홈 전환	`Q` `Q`
새 글 쓰기	`W` `W`

글 수정 (권한 있는 경우)	`E` `E`
댓글 영역으로 이동	`C` `C`

이 페이지의 URL 복사	`S` `S`
맨 위로 이동	`T` `T`
티스토리 홈 이동	`H` `H`
단축키 안내	`Shift` + `/` `⇧` + `/`

[ OCR ] 한글 인식에 탁월한 성능, 적은 용량의 PaddleOCR 사용하기 - Python

PaddleOCR 이란?

PP-OCR 시리즈 모델 목록

Install

OCR (Optical Character Recognition)

'Tech & Development > OCR' 카테고리의 다른 글

댓글

이 글 공유하기

티스토리툴바

단축키

내 블로그

블로그 게시글

모든 영역

PaddleOCR 이란?

PP-OCR 시리즈 모델 목록

Install

OCR (Optical Character Recognition)

'Tech & Development > OCR' 카테고리의 다른 글

댓글

이 글 공유하기

다른 글

[ OCR ] kakaobrain pororo OCR 사용하기 - Python

[ OCR ] Naver CLOVA OCR API 를 이용한 OCR 개발 - Python

[ OCR ] Amazon Rekognition API 를 이용한 OCR 개발 - Python

[ OCR ] Microsoft Cognitive Services 를 이용한 OCR 개발 - Python

티스토리툴바

단축키

내 블로그

블로그 게시글

모든 영역