SEMI 글꼴 인식을 위한 Python 및 Dynamsoft Capture Vision SDK 활용 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

• 소프트웨어 개발자, 제조 엔지니어
• 난이도: 중급 이상 (Python 및 SDK 기초 지식 필요)
• 도움: 특수 글꼴(예: SEMI) 인식 프로젝트 구현 시 활용

핵심 요약

• SEMI 글꼴 인식을 위해 Dynamsoft Capture Vision SDK와 자체 훈련된 모델(semi-ocr.data)을 사용
• 필수 라이브러리: dynamsoft-capture-vision-bundle, opencv-python
• 지원 플랫폼: Windows, Linux, macOS (크로스 플랫폼)

섹션별 세부 요약

1. 환경 설정

• Python 3.8 이상 필요
• 라이선스 초기화: LicenseManager.init_license("LICENSE-KEY")
• 필수 패키지 설치:

```bash

pip install dynamsoft-capture-vision-bundle opencv-python

```

2. 모델 및 설정 파일 로드

• 모델 파일: semi-ocr.data (단일 밀도 점 행렬 글꼴, 대문자 A-Z, 숫자 0-9 인식)
• 설정 파일: semi-ocr.json (인식 파라미터 및 테스트 설정)
• 모델 로딩 실패 시 EnumErrorCode.EC_OK 확인

3. 이미지 인식 로직

• cvr.capture(image_path, "recognize_semi_ocr")을 통해 인식 수행
• 결과 시각화:

- 인식된 텍스트 주변 bounding box 그리기

- OpenCV를 사용해 이미지에 텍스트 위치 표시

4. 배치 처리 및 사용자 인터페이스

• 단일 이미지 또는 디렉터리 내 모든 .jpg, .png 파일 처리
• 사용자 입력을 통해 경로 입력 및 Q 입력 시 종료

결론

• 핵심 단계: 라이선스 초기화 → 모델 및 설정 파일 로드 → 이미지 인식 → 결과 시각화
• 주의사항: 모델은 대문자 및 숫자만 지원하므로, 소문자나 특수 기호는 처리 불가
• 실무 팁: semi-ocr.json 파일의 설정을 조정하여 인식 정확도 최적화 필수