TesseractとOpenCVのどちらを選択するのですか？[閉まっている]

最近、TesseractとOpenCVに出会いました。Tesseractは本格的なOCRエンジンであり、OpenCVをOCRアプリケーション/サービスを作成するためのフレームワークとして使用できるようです。

一部の画像でTesseractを使用してみましたが、その精度はまともです。後で、OpenCVを使用してPythonを使用してOCRを実行する方法に関する非常に簡単なチュートリアルに出会い、感銘を受けました。数分で、システムのトレーニングが終了し、その精度は良好でした。しかし、もちろん、このアプローチを取るには、大規模なトレーニングセットを使用してシステムを広範囲にトレーニングする必要があることを意味します。

私の具体的な質問は次のとおりです。

• TesseractとOpenCVを使用してカスタムOCRアプリを作成する方法をどのように選択しますか？
• Tesseractで使用できるさまざまな言語のトレーニングデータセットがあります。OpenCVにも同様のものがあるので、OCRを達成するために最初からやり直す必要はありませんか？
• 商用アプリケーションになりたい方はどちらが良いですか？

助言がありますか？

• TesseractはOCRエンジンです。特に、画像からテキストを読み取り、基本的なドキュメントセグメンテーションを実行し、特定の画像入力（単一の単語、行、段落、ページ、限定された辞書など）を操作するために、Googleが使用、作業、および資金提供しています。

• 一方、OpenCVは、いくつかの機能抽出とデータ分類を実行できる機能を含むコンピュータービジョンライブラリです。基本的なOCRを実行する単純な文字セグメンターと分類子を作成できますが、これは非常に優れたOCRエンジンではありません（Pythonでゼロから作成したものです。トレーニングデータから逸脱した入力に対しては非常に不正確です）。

OCRの難しさの基本を理解したい場合は、OpenCVを試してください。Tesseractは実際の OCR用です。

私はあなたが言及したその数字認識チュートリアルの作者です、そして私はそれがtesseractに代わる方法では決してないと言うでしょう。

Tesseractは本当に優れたOCRエンジンであり、最高のオープンソースOCRエンジンかもしれません。

あなたが言及したチュートリアルは、OCRの最も単純な動作を理解するための単なる試みです。

したがって、OCRアプリを探している場合は、画像の前処理にOpenCVを使用してから、tesseractエンジンを適用することをお勧めします。

この2つは補完的です。OpenCVに関する論文を読んだ場合：https : //github.com/tesseract-ocr/docs/blob/master/tesseracticdar2007.pdf

これは、「HPが独自に開発したページレイアウト分析テクノロジが製品で使用されていたため（そしてオープンソース向けにリリースされていなかったため）、Tesseractは独自のページレイアウト分析を必要としなかったため、Tesseractはその入力がオプションの多角形テキスト領域が定義されています。」

このタイプのタスクはOpenCVによって実行でき、結果の画像はTesseractに渡されます。このタイプのコードのサンプルは、Gitリポジトリで見つけることができます。https：//github.com/Itseez/opencv_contrib/tree/master/modules/text/samples サンプルは、Tesseract APIを使用して画像からテキストへの変換を行います。

OpenCVはCVのライブラリであり、一般的に画像の分析と処理に使用されます。Tesseractは、画像からテキストを抽出することに特化したCVの特殊なサブセットであるOCRのライブラリです。

OpenCV.orgから

.....顔の検出と認識、オブジェクトの識別、ビデオでの人間の行動の分類、カメラの動きの追跡、移動するオブジェクトの追跡、オブジェクトの3Dモデルの抽出、ステレオカメラからの3D点群の生成、画像をつなぎ合わせて高いシーン全体の解像度画像、画像データベースからの類似画像の検索、フラッシュを使用して撮影された画像からの赤目の除去、目の動きの追跡、風景の認識、マーカーを確立して拡張現実をオーバーレイ

Tesseract Githubから：

.....直接、または（プログラマの場合）APIを使用して、画像から入力、手書き、または印刷されたテキストを抽出できます。さまざまな言語をサポートしています。