Utilisez pyOCR pour convertir la description de la carte en texte

Objectif

Il s'agit d'un mémorandum lors de la conversion de l'explication sur la carte en texte à l'aide de pyOCR.

Préparation

--Installez pyOCR, Tesseract, jpn.traineddata

Convertir les données d'image en texte avec pyOCR dans un environnement Mac Installation PyOCR

$ sudo pip install pyocr

>
 > Installer Tesseract, la section moteur OCR
>
>```
$ brew install tesseract
$ ls /usr/local/Cellar/tesseract/4.1.0/share/tessdata/

Obtenez jpn.traineddata

$ wget https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/4.00/jpn.traineddata $ mv jpn.traineddata /usr/local/Cellar/tesseract/4.1.0/share/tessdata/


 --Carte

 (Exemple) Nous utiliserons les cartes suivantes.
 Citation: [Capture Yugioh Duel Links](https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fkamigame.jp%2F%25E9%2581%258A%25E6%2588%25AF%25E7 % 258E% 258B% 25E3% 2583% 2587% 25E3% 2583% 25A5% 25E3% 2582% 25A8% 25E3% 2583% 25AB% 25E3% 2583% 25AA% 25E3% 2583% 25B3% 25E3% 2582% 25AF% 25E3% 2582 % 25B9% 2F% 25E3% 2582% 25AB% 25E3% 2583% 25BC% 25E3% 2583% 2589% 2F% 25E9% 259D% 2592% 25E7% 259C% 25BC% 25E3% 2581% 25AE% 25E7% 2599% 25BD% 25E9 % 25BE% 258D.html & psig = AOvVaw3wIPO8FpnvpxrtFSCtCIN2 & ust = 1587370256244000 & source = images & cd = vfe & ved = 0CA0QjhxqFwoTCPiXxpiF9OgCFQAAAAAdAAAAABAD)
 ![card1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/344880/8f50d346-efbd-5f03-0021-4e59f56d5df1.png)


# code


#### **`sample.py`**
```py

from PIL import Image
import sys
sys.path.append('/path/to/dir')

import pyocr
import pyocr.builders

tools = pyocr.get_available_tools()
if len(tools) == 0:
    print("No OCR tool found")
    sys.exit(1)
tool = tools[0]
print("Will use tool '%s'" % (tool.get_name()))

langs = tool.get_available_languages()
print("Available languages: %s" % ", ".join(langs))

txt = tool.image_to_string(
    Image.open('card.png'),
    lang='jpn',
    builder=pyocr.builders.TextBuilder()
)
print(txt)

tester

$ python sample.py
Will use tool 'Tesseract (sh)'
Available languages: eng, jpn, jpn_vert, osd, snum
Un E-Lagon envahissant qui bénéficie d'une attaque prospère. Quel genre de petits-enfants
Le monument, la destruction du monument, est incommensurable.

Remarques

Comment le détecter avec une plus grande précision?

Mesures d'erreur de codage

problème: Le résultat OCR n'est pas sorti Contre-mesure: Les caractères de l'image sont peut-être trop petits pour être analysés. J'ai pu l'analyser en augmentant la taille de l'image. (Sinon, s'il y a un autre prétraitement nécessaire, il doit être exécuté. Exemple: Suppression du bruit de fond)

référence

[Stratégie Yugio Duel Links](https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fkamigame.jp%2F%25E9%2581%258A%25E6%2588%25AF%25E7%258E % 258B% 25E3% 2583% 2587% 25E3% 2583% 25A5% 25E3% 2582% 25A8% 25E3% 2583% 25AB% 25E3% 2583% 25AA% 25E3% 2583% 25B3% 25E3% 2582% 25AF% 25E3% 2582% 25B9 % 2F% 25E3% 2582% 25AB% 25E3% 2583% 25BC% 25E3% 2583% 2589% 2F% 25E9% 259D% 2592% 25E7% 259C% 25BC% 25E3% 2581% 25AE% 25E7% 2599% 25BD% 25E9% 25BE % 258D.html & psig = AOvVaw3wIPO8FpnvpxrtFSCtCIN2 & ust = 1587370256244000 & source = images & cd = vfe & ved = 0CA0QjhxqFwoTCPiXxpiF9OgCFQAAAAAdAAAAABAD) Convertir les données d'image en texte avec pyOCR dans un environnement Mac Comment exécuter l'OCR en Python

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