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.
