EXTRACT

抽出する

導入

Extractは、画像からテキストを抽出し、それらをプレーンテキストに変換するさまざまなオペレーティングシステムの光学文字認識エンジンです。

このモデルは、画像からテキスト（大文字のみ）を抽出し、それらをプレーンテキストに変換するオリジナルのGoogle Tesseractの非常に原始的な形式です。

モジュール/ライブラリの要件：

1. OS
2. numpy
3. ピル
4. sys
5. ケラス
6. 作物
7. CV2
8. shutil

スクリプトの実行方法：

注1： - 訓練されたモデルは提供されていません。したがって、初めてスクリプトを実行します。モデルがトレーニングされたら：「Train_model」をライン「65」にコメントし、さらに使用するためにスクリプトを実行します。

注2： - いくつかのフォントのみが考慮されたので、文字を抽出する仮定があるため、「72」のフォントサイズの画像テキストでデフォルトフォント（Calibri）を使用することを忘れないでください。

ターミナルでスクリプトを実行します： 'python3 tesseract.py'：入力画像は次のとおりです。

出力は（予測される結果は下部にあります）：

入力画像は、任意の数の単語の例を使用できます。

出力は次のとおりです。