مقدمه
در دنیای فناوری اطلاعات، پردازش تصویر و شناسایی متن از تصاویر به یک نیاز اساسی تبدیل شده‌اند. یکی از ابزارهای متداول در این زمینه، علامت‌خوان نوری (OCR) است. این تکنولوژی به ما این امکان را می‌دهد تا متن‌های موجود در تصاویر را شناسایی و استخراج کنیم. در این مقاله، به بررسی سورس و کدهای مربوط به علامت‌خوان نوری خواهیم پرداخت.
سورس و کد علامت‌خوان نوری
سورس کد علامت‌خوان نوری معمولاً شامل مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارها است که به پردازش تصویر و شناسایی متن کمک می‌کند. یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها در این حوزه، Tesseract OCR است. این کتابخانه متن باز به زبان C++ نوشته شده و می‌تواند با زبان‌های مختلفی مانند Python و Java نیز استفاده شود.
ساختار کد
کدهای مربوط به علامت‌خوان نوری معمولاً شامل مراحل زیر هستند:
- بارگذاری تصویر: ابتدا تصویر ورودی بارگذاری می‌شود. این مرحله می‌تواند شامل تبدیل تصویر به فرمت‌های مختلف باشد.
- پیش‌پردازش: در این مرحله، تصویر برای افزایش دقت شناسایی متن، پردازش می‌شود. این ممکن است شامل تبدیل به سیاه و سفید، افزایش کنتراست و حذف نویز باشد.
- شناسایی متن: با استفاده از الگوریتم‌های OCR، متن موجود در تصویر شناسایی می‌شود. Tesseract از شبکه‌های عصبی برای این کار استفاده می‌کند.
- خروجی: در نهایت، متن شناسایی شده به صورت قابل خواندن در خروجی نمایش داده می‌شود.
مثال کد
```python
import pytesseract
from PIL import Image
# بارگذاری تصویر
image = Image.open('image.png')
# پردازش تصویر
text = pytesseract.image_to_string(image)
# نمایش متن شناسایی شده
print(text)
```
نتیجه‌گیری
علامت‌خوان نوری ابزاری قدرتمند است که می‌تواند در بسیاری از زمینه‌ها به کار رود. سورس و کدهای مربوط به این تکنولوژی، با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Tesseract، به راحتی قابل دسترسی و استفاده هستند. با درک عمیق‌تر این کدها، می‌توانیم از این فناوری در پروژه‌های مختلف بهره‌برداری کنیم.
