OCR 후처리 썸네일형 리스트형 Python으로 문서 이미지 처리(Document Image Processing) – 스캔 자동화 오늘날 디지털 업무 환경에서는 문서의 전자화와 자동화가 필수적입니다.종이 문서를 스캔하고, 필요한 정보를 추출하며, 정리하는 과정은 많은 시간을 소모할 수 있습니다.이때 Python을 활용한 문서 이미지 처리(Document Image Processing) 기술이 강력한 솔루션이 됩니다.이번 글에서는 Python과 OpenCV, Tesseract OCR을 활용하여문서 스캔 자동화 및 이미지 기반 정보 추출 시스템 구축 방법을단계별로 설명하고, 실무에서의 활용 방안까지 다뤄보겠습니다.문서 이미지 처리(Document Image Processing)의 개념문서 이미지 처리는 종이 문서나 PDF 스캔 이미지를 분석하여컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터로 변환하는 기술입니다.주요 기능은 다음과 같습니다.이미지 전처.. 더보기 Python으로 이미지에서 텍스트 추출(OCR) 및 후처리 자동화 디지털 전환이 가속화되면서 이미지 속의 텍스트를 자동으로 인식하고 활용하는 기술, 즉 OCR(Optical Character Recognition) 은 다양한 산업 분야에서 필수 요소로 자리잡았습니다.문서 스캔, 영수증 처리, 차량 번호판 인식, 의료기록 분석 등 모든 과정에서 이미지에서 텍스트를 추출하고 후처리하는 자동화 시스템이 요구됩니다.이번 글에서는 Python을 활용해 OCR 기능을 구현하고, 인식된 텍스트를 자동으로 정제·분석하는 후처리 프로세스까지 단계별로 살펴보겠습니다.OCR(광학 문자 인식)의 개념과 원리OCR은 이미지나 스캔 문서에서 텍스트 영역을 식별하고, 이를 문자 데이터로 변환하는 기술입니다.기본적으로 다음의 세 단계를 거칩니다:전처리(Preprocessing) – 이미지의 노이즈.. 더보기 이전 1 다음
