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Computer vision experiment · Prototype

봉투 필기 영역 OCR 실험

스캔한 봉투에서 글자 영역을 찾고 OCR 결과와 신뢰도를 시각화한 초기 컴퓨터 비전 프로토타입.

Last code update

2020.08.11

Role

영상 처리 · OCR 실험

Stack

Python · OpenCV · Tesseract · Pillow

GitHub repository ↗

1. 01봉투 이미지 입력
2. 02회색조·임시 이미지 변환
3. 03Tesseract OCR
4. 04신뢰도 기반 영역 표시

코드에서 확인한 핵심 처리 흐름을 재구성한 설명 도식입니다.

OCR 후보 영역의 신뢰도 예시

synthetic confidence

실제 봉투나 인식 결과를 사용하지 않은 가상 신뢰도입니다. 임계값을 기준으로 표시할 문자 영역을 고르는 과정을 설명합니다.

목적

우편 봉투 이미지에서 필기된 글자 영역을 찾아 후속 주소 인식에 사용할 수 있는지 확인한 초기 실험이다. 완성된 필기 주소 인식기가 아니라 OpenCV와 Tesseract를 연결해 OCR 처리 흐름과 검출 결과를 눈으로 검토하는 프로토타입이다.

구현

Pillow와 OpenCV로 이미지를 불러와 회색조로 변환하고 임시 PNG를 만든 뒤 Tesseract에 전달한다. 문자열 인식 결과와 함께 image_to_data가 반환하는 위치·신뢰도 정보를 읽고, 일정 신뢰도 이상의 단어에 사각형을 그려 결과 이미지를 저장한다. 이 과정을 통해 OCR이 어느 부분을 문자로 판단했는지 원본 위에서 확인할 수 있다.

한계

별도의 객체 검출 모델을 학습한 것은 아니며, 한글 필기체에 특화된 언어 설정이나 정확도 평가도 저장소에 남아 있지 않다. 개인정보가 포함될 수 있는 실제 봉투 샘플은 포트폴리오에 싣지 않는다. 실용 단계로 확장하려면 주소·성명 영역 분리, 기울기와 조명 보정, 개인정보 마스킹, 문자 오류율 기반 평가가 필요하다.