이미지 텍스트 추출, 너무 쉽다.
오늘 소개할 내용은 이미지 속 글씨를 쉽게 텍스트로 바꿔주는 신기한 기술, 바로 OCR에 관한 이야기입니다.
때로는 이미지 속 텍스트를 일일이 타이핑하는 것이 번거로울 때가 있습니다. 특히, PDF 자료 중 원하는 부분만 텍스트로 얻고 싶을 때 이 기술이 정말 유용해요.
이 글에서는 이 OCR 기술을 활용하여 이미지 속 텍스트를 쉽고 빠르게 추출해주는 신기한 사이트를 소개 하겠습니다. 이 도구를 활용하면 여러분들의 일상과 업무, 학습이 훨씬 더 편리해질 것입니다!
이미지에 있는 텍스트 추출하는 방법
1. 위에 보이는 3개의 링크 버튼 중 아무거나 클릭합니다. 모두 이미지 텍스트 추출 기능을 사용할 수 있는 사이트들입니다. 느낌 가는데로 아무 사이트나 클릭하세요
2. 텍스트를 추출하고 싶은 이미지를 드래그 앤 드롭하여 붙여넣거나 찾아보기 혹은 이미지 업로드 버튼을 클릭하여 이미지를 업로드합니다.
3. 이미지를 업로드 한 상태에서 “텍스트로 변환” 버튼을 클릭하면 끝입니다. 이미지 텍스트 추출이 완료되면 추출된 텍스트를 보여줍니다. 이제 추출된 텍스트를 복사하여 자유롭게 사용하시면 됩니다.
이미지를 텍스트로 변환하는 원리는?
이미지를 텍스트로 변환하는 기술, 즉 ‘OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식)’은 컴퓨터가 이미지에서 텍스트를 인식하고 디지털 데이터로 변환하는 프로세스를 포함합니다. 이는 주로 스캔한 문서나 사진 속의 텍스트를 편집 가능한 형태로 만들어, 사람들이 해당 정보를 더욱 효율적으로 활용하게 돕는 기술입니다.
1. 이미지 가져오기 및 전처리
이미지 스캔: OCR 프로세스는 이미지나 문서를 스캔하는 것으로 시작합니다.
전처리: 이미지는 노이즈 제거, 명도 및 대비 조정, 회전 등을 통해 텍스트 인식이 용이하게 전처리 과정을 거칩니다.
2. 텍스트 및 문자 구분
텍스트 영역 인식: OCR 알고리즘은 이미지에서 텍스트가 있는 영역을 찾아냅니다.
문자 분할: 찾아낸 텍스트 영역에서 개별 문자들을 분리하여 인식을 준비합니다.
3. 문자 인식
특징 추출: 각 문자의 형태, 패턴, 크기 등의 특징이 추출됩니다.
문자 매칭: 추출된 특징은 데이터베이스의 기존 문자와 비교하여 가장 유사한 문자를 찾아내고 이를 인식합니다.
4. 텍스트 후처리
검증 및 교정: 인식된 문자열은 교정 알고리즘을 통해 오류를 최소화합니다.
레이아웃 분석: 원본 이미지의 형식과 구조를 최대한 유지하며, 결과물을 구성합니다.
5. 결과 출력
마지막으로, 인식된 텍스트는 사용자가 원하는 형식(예: TXT, DOCX 등)으로 출력됩니다.
요즘의 OCR 기술은 딥러닝과 기계 학습 알고리즘을 활용하여 전통적인 방식보다 훨씬 정확도가 높아졌습니다. 대량의 문자 데이터를 학습하여, 다양한 글꼴, 손글씨, 필기체 등도 높은 정확도로 인식할 수 있습니다. 이러한 발전으로 인하여 OCR은 금융, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 전자 문서 관리, 데이터 입력 자동화, 접근성 향상 등 다양한 이점을 제공합니다.
OCR 기술 정리표
| 단계 | 설명 |
|---|---|
| 1. 이미지 가져오기 및 전처리 | 이미지나 문서를 스캔하고, 노이즈 제거, 명도/대비 조정 등을 통해 텍스트 인식을 준비합니다. |
| 2. 텍스트 및 문자 구분 | 이미지에서 텍스트 영역을 찾아내고, 개별 문자들을 분리하여 인식을 준비합니다. |
| 3. 문자 인식 | 각 문자의 특징을 추출하고, 이를 기존 문자 데이터와 비교하여 가장 유사한 문자를 인식합니다. |
| 4. 텍스트 후처리 | 인식된 문자열은 교정 알고리즘을 통해 오류를 최소화하며, 원본의 레이아웃을 최대한 유지합니다. |
| 5. 결과 출력 | 마지막으로, 인식된 텍스트는 사용자가 원하는 형식으로 출력됩니다. |
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