[Python] EasyOCR 을 이용한 이미지에서 한글 인식하기

EasyOCR 을 사용하면 손쉽게 이미지에서 한글 텍스트를 인식할 수 있다. 

현재 약 80여개의 언어를 지원하고 있으며, 오픈소스이기 때문에 누구나 무료로 사용할 수 있다. 

 

 

먼저, pip을 이용하여 설치를 해주어야 한다. 

!pip install easyocr

 

 

 

필요한 모듈 불러오기

import matplotlib.pyplot as plt
from imutils.perspective import four_point_transform
from imutils.contours import sort_contours
import imutils
from easyocr import Reader
import cv2
import requests
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
import os
import re
import tqdm

 

 

 

데이터셋 구성

train.csv와 test.csv 내에 각각의 이미지 데이터의 경로가 들어있음

train, test 폴더내에는 이미지데이터셋이 png형태로 저장되어 있음

 

 

 

csv 파일 불러오기

train_df = pd.read_csv('../data/train.csv')
test_df = pd.read_csv('../data/test.csv')

 

 

 

 

 

image를 Load하는 함수 생성

def load_image(img_path):
    image_path = os.path.join('../data', img_path[2:])
    img = cv2.imread(image_path)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    return img

 

 

 

결과 반환

tqdm.pandas()
results = []

for i_path in test_df['img_path']:
    img = load_image(i_path)
    
    reader = Reader(lang_list=['ko'], gpu=True)
    result = reader.readtext(img, detail = 0)
    text = ''.join(result)
    results.append(text)

 

 

 

 

특수문자, 숫자, 공백 제거

n_result = [re.sub(r"[^\uAC00-\uD7A30-9a-zA-Z\s]", "", x) for x in results]
n_result = [re.sub(r"[0-9]", "", x) for x in n_result]
n_result = [x.replace(" ", "") for x in n_result]

n_result

 

 

 

 

 

결과를 csv파일로 생성

sub_df = pd.read_csv('../data/sample_submission.csv')
sub_df['text'] = n_result
sub_df.to_csv('easyocr.csv',index=False)