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Google Vision API 를 사용한 글자 인식 본문

인공지능/Google API

Google Vision API 를 사용한 글자 인식

사용자 ssung.k 2019. 4. 4. 06:28

google cloud vision API 를 활용한 글자인식

사전 준비

vision API 뿐만 아니라 다른 google API를 사용하기 위해서도 사전준비가 필요합니다. 이에 대해 알아보도록 하겠습니다. 먼저 아래 url 로 접속합니다.

http://console.developers.google.com

이 곳에서 우리는 사용자 인증 정보를 만들고 API 를 사용할 수 있는 key 를 받을 수 있습니다.

좌측 메뉴바에서 사용자 인증 정보 로 이동하면 사용자 인증 정보 만들기 라는 버튼을 찾을 수 있습니다.

버튼을 클릭하면 인증 정보를 만들 수 있는 다양한 방식을 선택할 수 있습니다. 서비스 계정 키를 이용해서 만들어보도록 하겠습니다.

계정이름과 계정 ID를 적어주고 키 유형은 JSON 을 이용해서 받도록 하겠습니다. 이 때 역할은 선택하지 않습니다.

그 결과, json 형식의 파일이 하나 다운 받아졌습니다. 이 파일을 key로서 사용하게 될 것입니다. 이 key 만 있다면 다른 사용자도 cloud과 통신할 수 있으므로 노출해서는 안됩니다.

키가 만들어진 것을 확인했다면 local 로 넘어와보도록 하겠습니다. 우선 vision API 를 사용하기 위해서 이 라이브러리를 설치해야합니다. pip 를 통해서 설치하도록 하겠습니다.

pip install google-cloud-vision

설치가 다 완료되었으면 작업 공간을 만들어주겠습니다. 바탕화면에 Vision API 라는 디렉토리를 만들고 이 안에 아까 다운받았던 json 파일도 가져오도록 하겠습니다.

terminal 에서 현재 경로를 확인해보면 다음과 같습니다.

pwd #/Users/rkdalstjd9/desktop/VisionAPI

이제 API 를 사용할 VisionAPI.py 를 만들고 환경변수를 설정해주도록 하겠습니다. terminal에서 아래의 명령어를 입력해줍니다.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/Users/rkdalstjd9/desktop/VisionAPI/VisionAPI-9a8f1b0d454a.json"

위에서 확인한 현재 작업공간의 경로에 아까 다운받은 json 파일을 지정해줍니다. 그렇게 때문에 위의 명령어는 사용자마다 다를 것입니다.

실습하기

드디어 사전준비가 모두 끝났습니다. 이제 API 가 잘 동작하는지 확인해보도록 하죠.

import io

def detect_text(path):
    from google.cloud import vision
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with io.open(path, 'rb') as image_file:
        content = image_file.read()

    image = vision.types.Image(content=content)

먼저 detect_text 라는 함수를 정의합니다. 파리미터로 이미지 파일의 경로를 받아 그 이미지 내의 글자를 인식하게 되죠. 여기까지는 이미지를 vision API가 읽을 수 있는 형태로 가공해주는 과정입니다.

 

response = client.text_detection(image=image)
texts = response.text_annotations

text_dection 으로 인해 정보를 추출합니다.

  • respose 에는 상세한 정보들이 저장됩니다. 어느 언어로 인식 했는지 부터 문장 별, 단어 별, 각 철자 별 어떻게 인식을 하였는지, 이미지에서 위치는 어디에 있는지 상세 정보들이 담기게 됩니다.
  • texts 에는 response 에서 내용을 좀 더 간추립니다. 철자는 제외하고 문장과 단어에 대한 정보만 담기게 됩니다.

 

for text in texts:
        print('\n"{}"'.format(text.description))

        vertices = (['({},{})'.format(vertex.x, vertex.y)
                    for vertex in text.bounding_poly.vertices])

        print('bounds: {}'.format(','.join(vertices)))

그 후 texts 에 담긴 정보의 가시성을 높이기 위해 약간의 가공을 해줍니다.

 

import os

file_name = os.path.join(
    os.path.dirname(__file__),
    'Hello_world.png')

detect_text(file_name)

마지막으로 이미지의 경로를 설정하고 함수를 실행시켜줍니다.

 

전체 코드는 다음과 같습니다.

import os, io

def detect_text(path):
    from google.cloud import vision
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with io.open(path, 'rb') as image_file:
        content = image_file.read()

    image = vision.types.Image(content=content)

    response = client.text_detection(image=image)
    texts = response.text_annotations
    print('Texts:')

    for text in texts:
        print('\n"{}"'.format(text.description))

        vertices = (['({},{})'.format(vertex.x, vertex.y)
                    for vertex in text.bounding_poly.vertices])

        print('bounds: {}'.format(','.join(vertices)))

file_name = os.path.join(
    os.path.dirname(__file__),
    'Hello_world.png')

detect_text(file_name)

이미지와 이미지의 결과는 다음과 같습니다.

Texts:

"Hello World!"
bounds: (48,52),(351,52),(351,91),(48,91)

"Hello"
bounds: (48,52),(170,52),(170,91),(48,91)

"World!"
bounds: (185,52),(351,52),(351,91),(185,91)

이미지 내에서 철자의 위치를 각 꼭지점의 좌표를 통해서 표시를 해줍니다. 좌측 하단부터 시계 반대 방향으로 좌표를 나타냅니다.

다행스럽게도 영어 외의 다른 언어들도 지원을 합니다. 지원하는 언어는 아래 url에서 확인할 수 있습니다.

https://cloud.google.com/vision/docs/languages

 

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