AzureのOCRサービス「Azure Form Recognizer」入門 - Ohina Work
AzureのOCRサービス「Azure Form Recognizer」入門 注意 サービス名称に伴い最新版の記事はこちらに記載しました。 https://ohina.work/post/azure_ocr_di/#google_vignette はじめに Azureには、Azure Cognitive ServicesとAI機能をWeb APIして提供するサービスがあります。 本記事では、Azure Cognitive Servicesのうち、OCRサービス「Azure Form Recognizer」の使い方について紹介します。 Azure Cognitive Servicesとは Azure Cognitive Servicesは、視覚、音声、言語、決定、検索の5ジャンルからなるAI機能をWeb APIとして利用できるAzureのサービスです。 https://azure.micro
簡単に利用できる PDF 文字認識 OCR 比較まとめ ～ AI OCR の頭抜けた実力 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.M.です。今回は RPA にて PDF を OCR で読み取る検証をしたお話です。 TL;DR ・実用性は AI OCR しか勝たん。 ・AI OCR は Google vs Microsoft の構図。 両者精度高。 ・Google も Microsoft も API に無料枠があり Python などのプログラムで連携できる。 ・Microsoft は有料の RPA 連携機能が超絶楽勝なのでコードを書かない前提ならこっちも選択肢。非エンジニアでも楽々自動化できる。 ※関連記事 AI OCR でクレカ読み取りをやっています。 スマホNativeアプリでクレジットカード番号の読み取り機能の技術検証結果まとめ https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/technical_review_ocr_solutions_on_auto_detect
Google Colabを用いたNDLOCRアプリの実行（Google Driveを用いた画像の入力と結果の保存） - デジタルアーカイブシステムの技術ブログ
概要 ノートブック 実行方法 入力フォルダの準備 ノートブックの実行：1.初期セットアップ ノートブックの実行：2.設定 ノートブックの実行：3.実行 まとめ 追記 2022.05.02 2022.04.30 概要 前回、Google Cloud PlatformのCompute Engineを用いたNDLOCRアプリの実行方法を共有しました。 nakamura196.hatenablog.com ただし、上記の方法は手続きが一部面倒で、かつ費用がかかる方法です。本番環境で使用するには適した方法ですが、小規模に、または試験的に使用するにはハードルが高い方法でした。 この課題に対して、 @blue0620 さんがGoogle Colabを用いたNDLOCRアプリの実行方法を作成されました。 https://twitter.com/blue0620/status/151929433215901
OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ
2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館（以下、「当館」とします。）が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
OCR前処理としてのOpenCV超解像 - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの徳田（@dakuton）です。 最近は画像とテキストの狭間にいます。 今回記事のまとめ 簡単にまとめると以下のとおりです。 いくつかの超解像(高解像度化)モデルがOpenCV extra modules(opencv_contrib)インストール + コード数行記述で導入可能 超解像に限らず、文字が一定サイズ以上になるような前処理 -> OCR解析 を実施すると、OCR精度改善につながることがある 超解像による見た目の滑らかさに比例して、OCR精度改善につながるわけではない 低計算コストな画像拡大から超解像に変更する恩恵は発生しにくい テスト条件を変えた場合、違った結果になる可能性あり(用いるOCRエンジン、画像の劣化条件、OpenCV未提供の後発モデル利用など) 実験内容 利用するOCRエンジンの実行条件は変えずに、前処理部分のみ変更した場合のOCR精度・速度変化を調べま
Python&Plotlyを使って、OCR結果を画像上でインタラクティブに可視化する
概要 OCRを使った文字読み取りの開発をしていると、読み取られたテキストと画像と見比べて結果の確認をすることがよくあります。読み取られたこの文字は画像のどこから出てきたのかとか、単語の区切りが不自然なときになぜそうなったのかとかといった確認の際には、テキストとその座標から画像中の該当箇所を見つける必要があり、人間が目視で行うにはなかなか大変な作業です。物体認識などのタスクでは、画像上に四角形のバウンディングボックスを物体名のラベルとともに描写して可視化していますが、OCRの読み取りの場合は文字が画像上で密に配置されていたりと、画像上に直接描写するには情報量が過多になってしまいます。なるべくインタラクティブに操作出来る形で情報を表示し、必要な部分だけを確認できるようにしたい場合が多いです。 この記事では、OCR読み取りの結果を画像上に描写して、インタラクティブに結果を確認する方法を紹介します
Google ColabでTesseractOCRを使う方法 - Qiita
はじめに Google ColaboratoryでTesseractOCRを使う方法についてまとめました。 目次 はじめに 目次 OCRとは TesseractOCRとは 実装 参考文献 OCRとは OCR（オーシーアール）とは、Optical character recognitionの略で、光学文字認識と訳されます。 OCRは、活字や手書きの文字の画像を、テキスト情報に変換する技術です。 文字が記載された画像、例えば名刺やレシート、免許証をはじめとする身分証明書、請求書といった画像を読み取って文字データに変換します。 これにより、従来人が目で見て手入力していた作業を大幅に削減することができ、人件費の削減や業務効率化につながっています。 現在、OCRを使用した様々なサービスが提供され、OCR各社の読み取り精度も日々向上しています。 TesseractOCRとは Tesseract (テッ
日本語OCRはなぜ難しい？ NAVERのエンジニアが語る、テキスト検出における課題と解決策
2019年11月20、21日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。1日目は「Engineering」をテーマに、LINEの技術の深堀りを、2日目は「Production」をテーマに、Web開発技術やUI/UX、プロジェクトマネジメントなど、より実践的な内容についてたくさんのプレゼンテーションが行われました。「NAVER ClovaのOCR（光学的文字認識） 」に登壇したのはNAVER OCR Team AI ResearcherのHwalsuk Lee氏。深層学習を用いたOCR技術の仕組みについて語りました。講演資料はこちら LINEのOCR技術の仕組み Hwalsuk Lee氏：みなさま、こんにちは。Hwalsuk Leeと申します。NAVER Clova OCR Teamから参りました。今
goによるOCRエンジン実行のまとめ - freee Developers Hub
会計フリー周りのエンジニアをしているよーだ（@rtryoda）です。この記事は freee Developers Advent Calendar 2019 の11日目です。最近各ベンダーやOSSのOCRエンジンをgoで触る機会があったので、実行方法と結果をまとめました。 OCRとは OCRとは光学的文字認識（Optical Character Recognition）のことで、画像などに記されている文字を読み取りテキストデータに変換することです。例えば以下のような画像に対してOCRを実行すると"あいうえお 12345"と認識されることを期待します。 ※各OCRの実行にはこちらの画像を使用します。 今回試すOCRエンジン一覧 OCRエンジン 日本語対応 クライアントライブラリ(go) Google Cloud Vision API ○ googleapis/google-cloud-go A
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