ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่นี้ การแปลงข้อมูลจากรูปภาพเป็นข้อความ Digital กลายมาเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง และนี่คือที่ที่ Optical Character Recognition (OCR) เข้ามามีบทบาท ในบทความนี้เราจะพูดถึงการใช้ Python ร่วมมือกับไลบรารีจัดการ OCR จาก Google หรือที่รู้จักกันในชื่อ Tesseract-OCR เพื่อทำการอ่านข้อความจากรูปภาพ ทุกขั้นตอนจะถูกอธิบายอย่างละเอียด เพื่อให้คุณสามารถนำไปใช้งานได้จริง ผู้อ่านที่สนใจในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมสามารถเยี่ยมชม EPT สถาบันสอนเขียนโปรแกรมที่ให้ความรู้จากพื้นฐานจนถึงขั้นสูง เพื่อเสริมสร้างทักษะทางโปรแกรมมิ่งของคุณให้มั่นคงยิ่งขึ้น
ก่อนที่คุณจะเริ่มชาร์จเข้าสู่การเขียนโค้ด เราต้องมั่นใจว่าเครื่องของคุณเตรียมพร้อมแล้วสำหรับการเขียนโปรแกรม Python และการทำงานกับไลบรารี OCR สิ่งที่คุณต้องมี ได้แก่:
1. Python ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมที่หลายคนใช้และรักษา
2. pip ซึ่งเป็น package manager ของ Python
3. Virtual environment สำหรับจัดการ dependency ของโปรเจกต์
หลังจากติดตั้ง Python และ pip เรียบร้อยแล้ว คุณสามารถสร้าง virtual environment โดยใช้คำสั่งใน terminal หรือ command line:
python3 -m venv ocr-env
จากนั้น activate สภาพแวดล้อมนั้นขึ้นมา:
# บน Windows
ocr-env\Scripts\activate
# บน macOS หรือ Linux
source ocr-env/bin/activate
Tesseract เป็นหนึ่งในไลบรารี OCR ที่มีประสิทธิภาพและฟรีที่สุดในโลก Open Source หลังจากที่คุณ activate virtual environment แล้ว ติดตั้ง Tesseract โดยใช้ pip:
pip install pytesseract
นอกจากนี้ คุณต้องดาวน์โหลดและติดตั้ง Tesseract OCR engine จาก[ที่นี่](https://github.com/tesseract-ocr/tesseract) ตามระบบปฏิบัติการของคุณ มันเป็นสิ่งจำเป็นเพราะ pytesseract เป็นเพียง wrapper ที่ให้คุณสามารถใช้ Tesseract ใน Python ไม่ใช่ OCR engine เต็มรูปแบบ
ตอนที่คุณถึงจุดนี้ คุณพร้อมแล้วที่จะเริ่มเขียนโค้ดสำหรับการอ่านข้อความจากรูปภาพ ในกรณีนี้ เราจะใช้ไลบรารี Pillow เพื่อโหลดรูปภาพเข้ามาในโปรแกรม Python ของเรา:
pip install Pillow
ต่อไปเป็นตัวอย่างโค้ดที่ใช้ pytesseract กับ Pillow เพื่อจำแนกข้อความ:
from PIL import Image
import pytesseract
# ตั้งค่า path สำหรับ Tesseract engine หากไม่ได้อยู่ใน PATH แล้ว
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
# โหลดรูปภาพที่ต้องการอ่านข้อความ
image = Image.open('example-image.png')
# ใช้ OCR จาก Tesseract
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng')
# แสดงข้อความที่ถูกอ่านออกมา
print(text)
จากโค้ดข้างต้น คุณอาจเห็นว่าการอ่านข้อความจากรูปภาพนั้นไม่ยากเลย ด้วยบรรทัดโค้ดไม่กี่บรรทัด คุณสามารถแปลงรูปภาพให้กลายเป็นข้อความได้
หลังจากที่คุณได้ผลลัพธ์ออกมาแล้ว บางครั้งคุณอาจพบว่ามันยังมีข้อผิดพลาดหรือไม่ชัดเจน นี่คือเวลาที่คุณต้องเข้ามาวิเคราะห์และปรับปรุง บ่อยครั้งที่การปรับแต่งการตั้งค่า Tesseract หรือการประมวลผลรูปภาพล่วงหน้าด้วยไลบรารี Pillow ก็สามารถช่วยให้ข้อความที่ได้ออกมามีความแม่นยำมากขึ้น
ตัวอย่างเช่น การใช้ฟิลเตอร์เพื่อปรับ contrast หรือ brightness ของรูปภาพ การตัดขอบรอบข้างที่ไม่จำเป็นออก หรือการใช้ thresholding เพื่อลด noise ในรูปภาพสามารถช่วยได้มาก
หลังจากเรียนรู้ขั้นตอนทั้งหมดนี้แล้ว คุณสามารถนำ OCR ไปใช้ในโปรเจกต์จริง ไม่ว่าจะเป็นการแปลงเอกสารสแกนเป็นข้อความที่สามารถแก้ไขได้ การดึงข้อมูลจากใบเสร็จรับเงิน หรือการสร้างแอปพลิเคชันที่สามารถอ่านภาษาจากป้ายสัญญาณต่าง ๆ ความเป็นไปได้นั้นไม่มีที่สิ้นสุด และการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมกับทาง EPT จะเปิดประตูสู่โลกของการสร้างนวัตกรรมด้วยตัวเองให้กับคุณ
การทำ OCR ด้วย Python และ Google Libraries เป็นหนึ่งในหลากหลายทักษะที่สามารถนำมาสู่การพัฒนาโซลูชันที่ปฏิวัติวงการได้ และที่ EPT เรามุ่งมั่นที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้และนำไปใช้ทักษะเหล่านี้ได้ หากคุณมองหาการพัฒนาตัวเองในด้านการเขียนโปรแกรม ไม่ว่าจะเป็นในด้านการทำ OCR หรือโปรแกรมมิ่งอื่นๆนั้น อย่ารอช้าที่จะเข้าร่วมกับเราที่ EPT ที่พร้อมจะทำให้การพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเป็นเรื่องง่ายและมีประสิทธิผล!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM