Tesseract 편집하기

= version 4 =
== LSTM(Long Short Term Memory) 기반 엔진 구현 ==
 * RNN(Recurrent Neural Network)의 일종
== 다른 딥러닝 기술 ==
 * CNN(Convolutional Neural Network): 단일문자가 포함된 이미지를 인식하는 경우
== 설치 ==
  https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki#installation
== 명령어 사용법 ==
 $ tesseract 영문텍스트.png stdout -l eng --oem 1 --psm 3
여러언어
 $ tesseract myscan.png out -l eng+deu
=== 파라미터 ===
==== oem (OCR Engine modes) ====
  0    Legacy engine only.
  1    Neural nets LSTM engine only.
  2    Legacy + LSTM engines.
  3    Default, based on what is available.
==== psm (Page segmentation modes) ====
  0    Orientation and script detection (OSD) only.방향 및 스크립트 감지(OSD)
  1    Automatic page segmentation with OSD. OSD로 자동 페이지 분할
  2    Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR. 자동 페이지 분할. OSD나 OCR은 없음
  3    Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default) 완전히 자동으로 페이지 분할, OSD 없음.
  4    Assume a single column of text of variable sizes. 가변적인 크기의 1라인 텍스트
  5    Assume a single uniform block of vertically aligned text. 수직 텍스트
  6    Assume a single uniform block of text. 텍스트의 균일한 단일 블록을 가정
  7    Treat the image as a single text line. 1 Line 텍스트로 처리
  8    Treat the image as a single word. 1 단어로 처리
  9    Treat the image as a single word in a circle. 원 안의 1 단어로 처리
 10    Treat the image as a single character. 1 문자로 처리
 11    Sparse text. Find as much text as possible in no particular order. SPARSE, 특정 순서없이 가능한 한 많은 텍스트 찾기
 12    Sparse text with OSD. OSD 가 포함된 SPARSE
 13    Raw line. Treat the image as a single text line, bypassing hacks that are Tesseract-specific. 원시 라인, 이미지를 단일 텍스트로 처리

using-different-page-segmentation-modes: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Command-Line-Usage#using-different-page-segmentation-modes

== 결과 향상시키기==
* 300DPI이미지 사용하기

[[분류:라이브러리]]
[[분류:인공지능]]