무료 OCR — 이미지에서 텍스트 추출

사용 방법

여기서 OCR(광학 문자 인식)은 PaddleOCR 프로젝트의 오픈 소스 모델 세트인 PP-OCRv5를 브라우저에서 직접 실행합니다. 사진이나 스캔본의 인쇄된 텍스트를 읽으며, 이미지는 기기를 떠나지 않습니다.

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   텍스트 영역을 먼저 찾습니다

   감지 모델이 이미지를 훑어 텍스트 줄처럼 보이는 모든 영역의 윤곽을 그립니다. 이때 가장 긴 변이 약 960픽셀이 되도록 축소한 사본으로 작업합니다. 영수증 사진이 잘 인식되는 이유는 모델이 이미지 전체가 깨끗한 페이지라고 가정하지 않고 텍스트 위치를 찾기 때문입니다. 이 단계는 어떤 언어를 읽든 동일하므로 한 번만(약 12 MB) 다운로드되어 재사용됩니다.
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   선택한 문자 체계의 인식기가 다운로드됩니다

   글자 모양을 읽는 단계는 문자 체계별로 다르므로, 선택한 문자 체계용 두 번째 모델을 받아옵니다. 대부분 약 8 MB, 한국어는 13 MB, 중국어와 일본어는 17 MB입니다. 라틴 문자를 선택하면 모두 합쳐 약 19 MB입니다. 각각 캐시되므로 전에 사용한 문자 체계로 돌아가면 다운로드할 것이 없습니다.
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   각 줄을 바로잡아 읽습니다

   감지된 각 줄은 방향을 확인하고 필요하면 똑바로 회전한 뒤 인식기에 전달되어 글자 단위로 읽힙니다. 이후 위쪽에서 아래쪽, 왼쪽에서 오른쪽 순으로 읽기 순서를 복원하므로, 감지기가 상자를 찾은 순서가 아니라 눈에 보이는 레이아웃대로 결과가 나옵니다.
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   텍스트가 영역 및 신뢰도와 함께 반환됩니다

   각 줄에는 신뢰도 점수와 해당 좌표가 함께 기록되므로 어디서 무엇을 읽었는지 정확히 확인할 수 있고, 그 위치를 유지하는 hOCR로 내보낼 수도 있습니다. 깨끗하고 대비가 높은 텍스트는 90%를 훨씬 넘는 점수를 받으며, 낮은 해상도, 빛 반사, 손글씨는 점수를 떨어뜨립니다.

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