تگ های موضوع نمونه سورس و کد

مقدمه‌ای بر OCR

OCR یا تشخیص کاراکتر نوری، تکنولوژی‌ای است که به کامپیوترها این امکان را می‌دهد که متون چاپی یا دست‌نویس را از تصاویر شناسایی کنند. این فناوری در حوزه‌های مختلفی مانند اسکن اسناد، پردازش متون و حتی در برنامه‌های موبایل مورد استفاده قرار می‌گیرد.

نمونه سورس و کد OCR

برای پیاده‌سازی OCR، چندین کتابخانه و ابزار وجود دارد؛ یکی از محبوب‌ترین آن‌ها Tesseract است. Tesseract یک موتور OCR متن‌باز است که توسط گوگل توسعه یافته است. این کتابخانه می‌تواند متون را با دقت بالا شناسایی کند.

نصب Tesseract

برای شروع، ابتدا باید Tesseract را نصب کنید. اگر از Ubuntu استفاده می‌کنید، می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:
```bash
sudo apt-get install tesseract-ocr
```
برای ویندوز، می‌توانید از [این لینک](https://github.com/tesseract-ocr/tesseract) آخرین نسخه را دانلود کنید.

استفاده از Tesseract در Python

برای استفاده از Tesseract در Python، به کتابخانه pytesseract نیاز دارید. ابتدا آن را با استفاده از pip نصب کنید:
```bash
pip install pytesseract
```
سپس می‌توانید از کد زیر برای شناسایی متن در یک تصویر استفاده کنید:
```python
import pytesseract
from PIL import Image
# بارگذاری تصویر
image = Image.open('image.png')
# شناسایی متن
text = pytesseract.image_to_string(image)
print(text)
```

نکات مهم

- کیفیت تصویر: کیفیت تصویر تأثیر زیادی بر دقت OCR دارد. تصاویری با وضوح بالا معمولاً نتایج بهتری را به همراه دارند.
- زبان‌ها: Tesseract از زبان‌های مختلف پشتیبانی می‌کند. برای استفاده از زبان‌های مختلف، می‌توانید از پارامتر `lang` استفاده کنید، مانند `pytesseract.image_to_string(image, lang='fa')` برای فارسی.
- پیش‌پردازش تصویر: در بعضی مواقع، پیش‌پردازش تصویر (مانند تبدیل به خاکستری یا افزایش کنتراست) می‌تواند دقت OCR را افزایش دهد.

نتیجه‌گیری

استفاده از OCR می‌تواند به سادگی انجام شود و با استفاده از ابزارهای موجود، می‌توان به راحتی متون را از تصاویر استخراج کرد. این تکنولوژی، با پیشرفت‌های روزافزون در یادگیری ماشین و بینایی ماشین، در آینده‌ای نزدیک به ابزار مهمی در پردازش اطلاعات تبدیل خواهد شد.

کد OCR چیست و چگونه کار می‌کند؟

OCR که مخفف Optical Character Recognition است، فناوری است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد متن‌های موجود در تصاویر، اسناد، یا صفحات اسکن شده را شناسایی و تبدیل کنند به متن قابل ویرایش و جستجو. این تکنولوژی، در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارد، از جمله دیجیتالی کردن اسناد، اتوماسیون اداری، ترجمه زبان‌ها، و حتی پردازش مدارک قانونی.
نمونه سورس و کد OCR معمولا شامل چند بخش اصلی است: پیش‌پردازش تصویر، تشخیص حروف، و در نهایت تبدیل آن به متن. برای شروع، تصویر باید بر اساس استانداردهای کیفیت و وضوح بهینه‌سازی شود؛ مثلاً با کاهش نویز، تنظیم کنتراست، یا تصحیح انحرافات. پس از آن، الگوریتم‌های تشخیص حروف، مانند مدل‌های یادگیری ماشین، به شناسایی کاراکترها می‌پردازند.
یک نمونه کد ساده برای OCR، با استفاده از کتابخانه‌های محبوب مانند Tesseract در پایتون، به صورت زیر است:
```python
import pytesseract
from PIL import Image
# بارگذاری تصویر
img = Image.open('sample_image.png')
# انجام OCR
text = pytesseract.image_to_string(img)
# چاپ متن استخراج شده
print(text)
```
در این کد، ابتدا کتابخانه‌های لازم وارد شده، تصویر مورد نظر بارگذاری و سپس با تابع `image_to_string` متن شناسایی و استخراج می‌شود. در نهایت، متن به‌دست آمده در کنسول نمایش داده می‌شود.
برای بهبود دقت، می‌توانید تنظیماتی مثل زبان، یا پارامترهای پیش‌پردازش را اضافه کنید:
```python
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='fas', config='--psm 6')
```
در اینجا، `lang='fas'` برای زبان فارسی است، و `--psm 6` مشخص می‌کند که تصویر، متن پاراگرافی است.
در کنار نمونه کد بالا، مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و ابزارهای دیگر وجود دارد که می‌تواند دقت و کارایی OCR را افزایش دهد؛ از جمله آموزش مدل‌های خاص، استفاده از شبکه‌های عمیق، یا توسعه راهکارهای تخصصی برای نوع خاصی از متون.
در نتیجه، توسعه یک سیستم OCR کامل نیازمند آشنایی با پردازش تصویر، یادگیری ماشین، و تنظیمات دقیق است، اما نمونه‌های پایه و کدهای آماده، نقطه شروع خوبی برای پروژه‌های کوچک و آزمایشی محسوب می‌شوند.
اگر نیاز دارید، می‌توانم نمونه‌های بیشتری با جزئیات فنی، تنظیمات پیشرفته، یا راهکارهای بهبود دقت، برایتان توضیح دهم.