Optical Character Recognition (OCR)
Optical Character Recognition (OCR)란, 이미지에 포함된 텍스트를 디지털화하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 텍스트로 변환하는 기술을 말해요. 예를 들어, 스캔된 문서, 사진에 찍힌 글자, 손글씨 등을 텍스트로 변환하는 데 사용됩니다.
OCR의 동작 원리를 간단히 설명하자면, 이미지 내에서 문자 영역을 식별하고, 각 글자의 모양을 분석해 사전 정의된 문자 데이터베이스와 비교하여 해당 글자를 인식하는 방식으로 이루어집니다. 주요 OCR 기술에는 다음과 같은 단계가 포함돼요.
- 이미지 전처리: 잡음 제거, 이미지 스케일링, 이진화 등으로 이미지 품질을 향상시키고, 텍스트 인식률을 높이는 단계입니다.
- 문자 영역 식별: 이미지 내에서 텍스트가 포함된 영역을 검출합니다. 여러 줄이나 문단, 또는 단어 단위로 나누는 방법도 포함돼요.
- 문자 분할: 글자들이 이어져 있거나 겹쳐 있으면 이를 분리하여 각 글자 단위로 나눕니다.
- 문자 인식: 글자 모양을 분석해 가장 유사한 문자로 변환합니다. 이 과정에서 다양한 글꼴이나 손글씨 스타일을 다룰 수 있어야 합니다.
- 후처리: 인식된 텍스트에 대해 언어적인 교정, 철자 교정 등을 수행하여 보다 정확한 결과를 얻습니다.
OCR은 주로 문서 디지털화, 도서 스캔, 카드 정보 인식, 자동차 번호판 인식, 스마트폰 앱을 통한 번역 등에 많이 활용됩니다. 최근에는 인공지능과 딥러닝의 발달로, 전통적인 OCR 방식보다 높은 인식률을 자랑하는 OCR 엔진들이 많이 개발되고 있어요. 대표적인 OCR 툴로는 Google의 Tesseract OCR, Microsoft의 Azure OCR 등이 있습니다.