OCR 후처리 자동화 썸네일형 리스트형 Python으로 영상에서 다중 언어 환경 OCR(Multilingual OCR) 구현 실제 현장에 바로 쓸 수 있는 실무 가이드세계화된 콘텐츠와 다국적 문서가 넘쳐나는 시대에, 한 언어만 읽는 OCR으로는 부족하다. 영상이나 스캔 이미지 속에서 여러 언어가 섞여 있는 경우가 빈번하고, 단일 언어용 OCR을 여러 번 호출하는 방식은 비효율적이다. Python을 활용해 다중 언어 환경에서 안정적으로 텍스트를 추출하고, 후처리까지 자동화하는 시스템은 실제 서비스나 업무 자동화에서 큰 가치를 가진다.이 글에서는 단순히 여러 언어를 지원하는 OCR 엔진을 나열하는 수준을 넘어서, 필자가 여러 프로젝트에서 겪은 문제, 데이터 준비, 전처리-후처리 전략, 성능 안정화 팁까지 한 번에 정리한다. 영상 기반 시스템을 구성하려는 개발자나 연구자에게 현실적으로 유용한 안내가 될 것이다.1. 다중 언어 OCR.. 더보기 Python으로 이미지에서 텍스트 추출(OCR) 및 후처리 자동화 정확한 데이터 추출이 중요한 시대에서 OCR(Optical Character Recognition)은 단순한 문자 인식 기술을 넘어, 문서 자동화·업무 효율화·AI 기반 데이터 파이프라인의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. Python은 다양한 OCR 엔진(Pytesseract, EasyOCR, PaddleOCR)과 이미지 처리 라이브러리(OpenCV)를 통해 강력한 OCR 워크플로우를 구축할 수 있도록 지원한다.이 글에서는 Python 기반 OCR 기술, 이미지 전처리 기법, 정확도 향상 후처리 자동화 방법, 그리고 필자가 실제 프로젝트에서 겪은 실전적 인사이트를 중심으로 깊이 있게 설명한다.1. OCR이란 무엇이며 왜 중요한가?OCR은 이미지나 스캔 문서에서 텍스트를 자동으로 추출하는 기술이다.최근에는 .. 더보기 이전 1 다음
