이미지에서 기울어진 콘텐츠를 올바르게 정렬하는 방법을 찾고 있다면 올바른 위치에 오신 것입니다. 이번 글에서는 Python을 사용하여 이미지 처리에서 왜곡 보정을 수행하는 방법을 알아봅니다. Python의 기울기 수정 기본 사항을 안내해 드립니다. 이미지의 기울기를 감지하는 방법, 기울기 각도를 계산하는 방법, Python을 사용하여 프로그래밍 방식으로 이미지의 기울기를 조정하는 방법을 다룹니다.
이 문서에서는 다음 주제를 다룹니다.
이미지 기울어짐 보정
기울기 보정이라고도 하는 이미지 처리의 기울기 보정은 기울어지거나 기울어진 이미지를 정렬하여 시각적으로 더 매력적이고 작업하기 쉽게 만드는 프로세스입니다. 아래 이미지에 표시된 것처럼 부적절한 스캔, 원근 왜곡 또는 카메라 정렬 불량과 같은 다양한 이유로 인해 기울어짐이 발생할 수 있습니다.
소스 이미지입니다.
이미지 기울기를 조정하는 Python API
Aspose.OCR은 Python을 포함한 다양한 프로그래밍 언어로 스캔한 이미지, 스마트폰 사진, 스크린샷, 이미지 영역 및 스캔한 PDF에 대해 OCR을 수행할 수 있는 널리 사용되는 OCR 라이브러리입니다. 우리는 기울기 수정을 위해 .NET을 통한 Python용 Aspose.OCR API를 사용할 것입니다.
콘솔에서 다음 pip 명령을 사용하여 패키지를 다운로드하거나 PyPI에서 API를 설치하세요.
pip install aspose-ocr-python-net
Python에서 기울어짐 각도 감지
아래 단계에 따라 이미지에서 텍스트의 기울어짐 각도를 쉽게 감지할 수 있습니다.
- AsposeOCR 클래스의 인스턴스를 만듭니다.
- OcrInput 클래스의 객체를 초기화합니다.
- OcrInput 인식 배치에 이미지를 추가합니다.
- 계산 왜곡() 메서드를 호출합니다. 이미지 경로를 인수로 사용합니다.
- 계산된 경사 각도를 표시합니다.
다음 샘플 코드는 Python에서 이미지의 기울어짐 각도를 감지하는 방법을 보여줍니다.
import aspose.ocr as ocr
# Aspose.OCR API 인스턴스화
api = ocr.AsposeOcr()
# 인식 배치에 이미지 추가
img = ocr.OcrInput(ocr.InputType.SINGLE_IMAGE)
img.add("D:\\Files\\source.png")
# 기울어짐 각도 감지
angles = api.calculate_skew(img);
for angle in angles:
print("File: " + angle.source)
print(f"Skew angle: {angle.angle:.1f}\xb0")
File: D:\Files\source.png
Skew angle: 5.8°
Python의 자동 기울기 교정
아래 단계에 따라 자동 기울기 교정을 활성화하고 교정된 이미지를 저장할 수 있습니다.
- AsposeOCR 클래스의 인스턴스를 만듭니다.
- PreprocessingFilter 클래스의 객체를 초기화합니다.
- autoskew() 필터를 추가합니다.
- 그런 다음 인식 배치에 이미지를 추가하고 OcrInput 클래스를 사용하여 처리 필터를 적용합니다.
- 마지막으로 ImageProcessing.save() 메서드를 호출하여 처리된 이미지를 지정된 경로 폴더에 저장합니다.
다음 샘플 코드는 Python에서 전처리 필터를 사용하여 자동 기울기 보정을 적용하는 방법을 보여줍니다.
import aspose.ocr as ocr
# Aspose.OCR API 인스턴스화
api = ocr.AsposeOcr()
# 이미지 처리 초기화
filters = ocr.models.preprocessingfilters.PreprocessingFilter()
filters.add(filters.auto_skew())
# 인식 배치에 이미지 추가 및 처리 필터 적용
img = ocr.OcrInput(ocr.InputType.SINGLE_IMAGE, filters)
img.add("D:\\Files\\source.png")
# 처리된 이미지를 "result" 폴더에 저장
ocr.ImageProcessing.save(img, "D:\\Files\\Output\\")
Python의 필터를 사용한 자동 기울기 수정.
Python에서 수동으로 이미지 기울기 조정
수동 기울기 수정의 경우 아래 단계에 따라 기울기 각도를 수동으로 정의할 수 있습니다.
- AsposeOCR 클래스의 인스턴스를 만듭니다.
- PreprocessingFilter 클래스의 객체를 초기화합니다.
- Rotate() 필터를 추가합니다.
- 그런 다음 인식 배치에 이미지를 추가하고 OcrInput 클래스를 사용하여 처리 필터를 적용합니다.
- 마지막으로 ImageProcessing.save() 메서드를 호출하여 처리된 이미지를 지정된 경로 폴더에 저장합니다.
다음 샘플 코드는 Python에서 수동으로 이미지 기울기를 조정하는 방법을 보여줍니다.
import aspose.ocr as ocr
# Aspose.OCR API 인스턴스화
api = ocr.AsposeOcr()
# 이미지 처리 초기화
filters = ocr.models.preprocessingfilters.PreprocessingFilter()
filters.add(ocr.models.preprocessingfilters.PreprocessingFilter.rotate(5.8))
# 인식 배치에 이미지 추가 및 처리 필터 적용
img = ocr.OcrInput(ocr.InputType.SINGLE_IMAGE, filters)
img.add("D:\\Files\\source.png")
# 처리된 이미지를 "result" 폴더에 저장
ocr.ImageProcessing.save(img, "D:\\Files\\Output\\")
무료 라이센스 받기
무료 임시 라이선스를 받아 평가 제한 없이 .NET을 통해 Python용 Aspose.OCR을 사용해 볼 수 있습니다.
기울기 교정 - 무료 리소스
Python에서 이미지 기울기 수정을 구현하는 것 외에도 다음 리소스를 사용하여 Python OCR API를 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.
결론
이 기사에서는 Python의 이미지 기울기 보정을 사용하여 기울어진 이미지를 올바르게 정렬하는 방법을 배웠습니다. 우리는 자동 방법을 사용하고 회전 각도를 수동으로 설정하여 이미지 기울기를 조정하는 방법을 살펴보았습니다. .NET을 통해 Python용 Aspose.OCR을 활용하면 Python 애플리케이션에 이러한 기능을 쉽게 포함할 수 있습니다. 모호한 점이 있으면 언제든지 무료 지원 포럼에 문의해 주세요.