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Tesseractは、Googleが提供しているオープンソースのOCRエンジンです。機械学習があり60以上の言語に対応でき、日本語の文字認識も可能です。さらに精度を上げることもできます。

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SQL(Structured Query Language)は、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS)のデータベース言語です。大きく分けて、データ定義言語(DDL)、データ操作言語(DML)、データ制御言語(DCL)の3つで構成されており、プログラム上でSQL文を生成して、RDBMSに命令を出し、RDBに必要なデータを格納できます。また、格納したデータを引き出すことも可能です。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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画像内の文字を認識して分類したい!!

yhori3
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2回答

2リアクション

1クリップ

8352閲覧

投稿2020/08/29 12:33

前提・実現したいこと

####下のような百人一首の下の句が書かれている札の画像から文字を認識してそれに対応する上の句をDB上に保存することで、実際の下の句が書かれている札の写真(こちらも下記記載)を識別し、それに対応する上の句を表示できるようにしたいと考えています。

まず第一歩目としてtesseract(4.11)の日本語訓練データとpythonで下記画像の文字を読み取れるかを検討したところ、下のような結果となってしまいました。
イメージ説明
イメージ説明

OCR結果

%22 ( わ れ は か つ つ こ つゆ ろ にも

該当のソースコード

python

import os from PIL import Image import pyocr tools = pyocr.get_available_tools() tool = tools[0] img = Image.open("torifuda_F_1.jpg") builder = pyocr.builders.TextBuilder(tesseract_layout=6) text = tool.image_to_string(img, lang="jpn", builder=builder) print(text)

lang=jpn_vertという縦書き用の訓練データでは1割程度しか正しく読み取ることが出来なかったためlang=jpnで読み取ったのですが正確に読み取ることは出来ていないようです。
文字認識の精度をあげるにはどうしたらよいでしょうか?

読み取りの精度を上げることが難しい場合、下の句の札100枚の画像を文字ではなく模様として教師あり機械学習?(機械学習は素人でよくわかっていませんが)を行って分類するという感じになるのでしょうか?

目標の分類を実現するために、どういった手順で取り組むのが良いかも教えていただけると非常に助かります。

sharojgjg, yohhoy👍を押しています

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fourteenlength

2020/08/30 03:43

Q.1 OCRする対象は常に百人一首の画像限定でしょうか?それとももっと不特定多数の(極端に言えば小説や雑誌などの)本になるのでしょうか?将来的にもっと汎用性の高いことをやろうとしているか、トイプロブレムの百人一首がしのげる解決策でよいのか、というイメージです。 Q.2 OCR対象の画像の撮影位置や角度は決まっておらず、バックリと「人間が認識できるような向きと大きさ」くらいの縛りでしょうか?
yhori3

2020/08/30 04:10

ご質問ありがとうございます。 Q1についてですが、今のところ百人一首の画像限定で考えています。下の句が書かれた実物の札の写真から上の句を返すものを作りたいです。 Q2については、真上から撮った写真のみを使用する予定ですが、可能であれば札の上下が逆さであっても識別することが出来ると嬉しいです。

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