#はじめに
PythonもOpenCVもこれまでまったく触れてこなかったけど、ちょっとやってみたいと思ってはじめたので、色々と試しているという状況です。
前回『(2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 6 - コンフィグ(1) - Qiita』はコンフィグ設定を行い、認識率を上げるようにしてみました。
今回は、信頼度について表示してみることにします。
#コマンド実行で出力させる場合
次のように、最後に tsv
とつける事で、出力指定したファイルに詳しい情報が出力されるようです。
コマンドライン
>tesseract hoge.png out -l jp2.qiita tsv
結果イメージ
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/156225/058cadc6-78f8-8bcd-4a5a-91bdc61b4793.png)#pyocrで出来るのか
次のようなやりとりがありました。どうやらつい最近(2017/12/01)実装された模様です。
https://github.com/openpaperwork/pyocr/issues/58
https://github.com/openpaperwork/pyocr/issues/74
前回の繰返し部分に次を追加して試してみます。
ocr7.py
try:
orientation = tool.detect_orientation(Image.fromarray(img2), lang=box["Language"])
print(orientation)
except pyocr.PyocrException as exc:
print("")
実行結果
>ocr7.py ocr.png ocr.json
(20年7年年2月) PythonとOpenCVをこれから
やつてみる - 2t - はじめの一歩
{'angle': 0, 'confidence': 8.6}
Python
openCy
は じめに
Pyth。n(nイソン)を中々使う機会が無(、 openCVPt-プンシ-プイ)も気にはなりっっ使う
機会が無く月
そんな折、 ちょっとやってみょうと思ったので、 今からやるにあたっての導入やはじめ
のブ歩なとこ7
境境はwind。ws7 64bitでやります。
{'angle': 0, 'confidence': 21.46}
う~ん。よくわかりません。途中のいくつかはエラーとなってしまいますし・・・
今後調査を進めて行きます。
#参考にした記事など
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