OCR, 즉 광학 문자 인식은 스캔한 종이 문서, PDF 파일 또는 디지털 카메라로 캡처한 이미지와 같은 다양한 유형의 문서를 편집 가능하고 검색 가능한 데이터로 변환하는 데 사용되는 기술입니다.
OCR의 첫 단계에서는 텍스트 문서의 이미지를 스캔합니다. 이것은 사진이거나 스캔된 문서일 수 있습니다. 이 단계의 목적은 수동 입력을 요구하는 대신 문서의 디지털 복사본을 만드는 것입니다. 또한, 이 디지털화 과정은 취약한 자원의 취급을 줄일 수 있으므로 재료의 수명을 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.
문서가 디지털화되면 OCR 소프트웨어는 이미지를 개별 문자로 분리하여 인식합니다. 이것을 세분화 과정이라고 합니다. 세분화는 문서를 라인, 단어 그리고 마지막으로 개별 문자로 나눕니다. 이 분할은 다양한 폰트, 텍스트 크기, 텍스트의 각각의 정렬 등 많은 요소가 관련되어 있기 때문에 복잡한 과정입니다.
세분화 이후에 OCR 알고리즘은 패턴 인식을 사용하여 각 개별 문자를 식별합니다. 각 문자에 대해, 알고리즘은 그것을 문자 모양의 데이터베이스와 비교합니다. 가장 가까운 매치가 그 문자의 아이덴티티로 선택됩니다. 더 고급형태의 OCR인 특징 인식에서는, 알고리즘이 모양 뿐만 아니라 패턴 내에서 선과 곡선을 고려합니다.
OCR은 실용적인 여러 가지 기능을 가지고 있습니다. - 인쇄된 문서의 디지털화에서부터 텍스트 음성 변환 서비스 활성화, 데이터 입력 과정 자동화, 심지어 시각장애인 사용자가 텍스트와 더 잘 상호 작용하도록 돕는 것까지 다양합니다. 그러나 OCR 과정이 절대로 틀리지 않는 것은 아니며, 저해상도 문서, 복잡한 글꼴 또는 인쇄가 잘못된 텍스트를 처리할 때 특히 오류를 범할 수 있습니다. 따라서, OCR 시스템의 정확성은 원래 문서의 품질과 사용된 OCR 소프트웨어의 세부 정보에 따라 크게 달라집니다.
OCR은 현대 데이터 추출 및 디지털화 실습에서 중추적인 기술입니다. 수동 데이터 입력의 필요성을 줄이고 물리적 문서를 디지털 형식으로 변환하는 믿을 수 있고 효율적인 접근법을 제공함으로써 중요한 시간과 자원을 절약합니다.
광학 문자 인식 (OCR)은 스캔된 종이 문서, PDF 파일 또는 디지털 카메라로 촬영된 이미지와 같은 다양한 유형의 문서를 편집 가능하고 검색 가능한 데이터로 변환하는데 사용되는 기술입니다.
OCR은 입력 이미지 또는 문서를 스캔하고, 이미지를 개별 문자로 분할하고, 패턴 인식 또는 특징 인식을 사용하여 각 문자를 문자 모양의 데이터베이스와 비교하는 방식으로 작동합니다.
OCR은 인쇄된 문서를 디지털화하고, 텍스트를 음성 서비스를 활성화하고, 데이 터 입력 과정을 자동화하며, 시각 장애 사용자가 텍스트와 더 잘 상호작용하도록 돕는 등 다양한 부문과 응용 프로그램에서 사용됩니다.
OCR 기술에는 큰 발전이 있었지만, 완벽하지는 않습니다. 원본 문서의 품질과 사용 중인 OCR 소프트웨어의 특정사항에 따라 정확성이 달라질 수 있습니다.
OCR은 주로 인쇄된 텍스트에 대해 설계되었지만, 일부 고급 OCR 시스템은 분명하고 일관된 필기를 인식할 수도 있습니다. 그러나 일반적으로 필기체 인식은 개개인의 글씨 스타일에 있는 넓은 차이 때문에 덜 정확합니다.
네, 많은 OCR 소프트웨어 시스템은 여러 언어를 인식할 수 있습니다. 그러나, 특정 언어가 사용 중인 소프트웨어에 의해 지원되는지 확인하는 것이 중요합니다.
OCR은 광학 문자 인식을 의미하며 인쇄된 텍스트를 인식하는데 사용되는 반면, ICR은 Intelligent Character Recognition의 약자로서 필기 텍스트를 인식하는데 사용되는 더 고급스러운 기술입니다.
OCR은 명확하고 읽기 쉬운 글꼴과 표준 텍스트 크기와 가장 잘 작동합니다. 다양한 글꼴과 크기로 작업할 수 있지만, 특이한 글꼴이나 매우 작은 텍스 트 크기를 처리할 때 정확도가 떨어질 수 있습니다.
OCR은 해상도가 낮은 문서, 복잡한 폰트, 인쇄 상태가 좋지 않은 텍스트, 필기체, 텍스트와 방해되는 배경을 가진 문서 등에 대해 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한, 많은 언어를 처리할 수 있지만 모든 언어를 완벽하게 커버하지는 않을 수 있습니다.
네, OCR은 컬러 텍스트와 배경을 스캔할 수 있지만, 일반적으로 검은색 텍스트와 흰색 배경과 같은 높은 대비 색상 조합에서 더 효과적입니다. 텍스트와 배경색이 충분히 대비를 이루지 못할 때 정확성이 감소할 수 있습니다.
디지털 카메라로 촬영하거나 3D 렌더링 소프트웨어로 만든 입체 사진을 저장하는 데 사용되는 파일 형식인 JPS 이미지 형식은 JPEG Stereo의 약자입니다. 이는 본질적으로 적절한 소프트웨어나 하드웨어를 통해 볼 때 3D 효과를 제공하는 단일 파일에 두 개의 JPEG 이미지를 나란히 배열한 것입니다. 이 형식은 이미지에 깊이감을 더해 호환되는 디스플레이 시스템이나 3D 안경을 가진 사용자의 시청 경험을 향상시키는 데 특히 유용합니다.
JPS 형식은 두 이미지를 저장하기 위해 잘 확립된 JPEG(Joint Photographic Experts Group) 압축 기술을 활용합니다. JPEG는 손실 압축 방식으로, 덜 중요한 정보를 선택적으로 버림으로써 파일 크기를 줄이는 방식이며, 종종 인간의 눈에는 눈에 띄는 이미지 품질 저하 없이 이루어집니다. 이를 통해 JPS 파일은 하나가 아닌 두 개의 이미지를 포함하고 있음에도 불구하고 비교적 작고 관리하기 쉽습니다.
JPS 파일은 본질적으로 특정 구조를 가진 JPEG 파일입니다. 단일 프레임 내에 두 개의 JPEG 압축 이미지를 나란히 포함합니다. 이러한 이미지는 왼쪽 눈 이미지와 오른쪽 눈 이미지라고 하며, 각각 우리 눈이 보는 것의 미묘한 차이를 모방하여 동일한 장면의 약간 다른 관점을 나타냅니다. 이러한 차이점은 이미지를 올바르게 볼 때 깊이를 인식할 수 있게 해줍니다.
JPS 이미지의 표준 해상도는 일반적으로 왼쪽과 오른쪽 이미지를 모두 수용하기 위해 표준 JPEG 이미지 너비의 두 배입니다. 예를 들어, 표준 JPEG 이미지의 해상도가 1920x1080픽셀인 경우 JPS 이미지의 해상도는 3840x1080픽셀이 되고, 나란히 배치된 각 이미지는 전체 너비의 절반을 차지합니다. 그러나 해상도는 이미지 소스와 의도된 용도에 따라 달라질 수 있습니다.
JPS 이미지를 3D로 보려면 시청자는 나란히 배치된 이미지를 해석하여 각 눈에 별도로 표시할 수 있는 호환 디스플레이 장치나 소프트웨어를 사용해야 합니다. 이는 이미지에 색상 필터를 적용하여 색상이 있는 안경으로 보는 아나글리프 3D, 이미지를 편광 필터를 통해 투사하여 편광 안경으로 보는 편광 3D, 이미지를 번갈아 표시하고 각 눈에 올바른 이미지를 보여주기 위해 빠르게 열고 닫는 셔터 안경과 동기화하는 액티브 셔터 3D 등 다양한 방법을 통해 달성할 수 있습니다.
JPS 이미지의 파일 구조는 표준 JPEG 파일의 파일 구조와 유사합니다. SOI(Start of Image) 마커를 포함한 헤더가 포함되고, 그 뒤에 다양한 메타데이터와 이미지 데이터 자체를 포함하는 일련의 세그먼트가 이어집니다. 세그먼트에는 Exif 메타데이터와 같은 정보를 포함할 수 있는 APP(Application) 마커와 이미지 데이터 압축에 사용되는 양자화 테이블을 정의하는 DQT(Define Quantization Table) 세그먼트가 포함됩니다.
JPS 파일의 주요 세그먼트 중 하나는 파일이 JFIF 표준을 준수함을 지정하는 JFIF(JPEG File Interchange Format) 세그먼트입니다. 이 세그먼트는 광범위한 소프트웨어 및 하드웨어와의 호환성을 보장하는 데 중요합니다. 또한 빠른 미리보기에 사용할 수 있는 썸네일 이미지의 종횡비와 해상도와 같은 정보도 포함합니다.
JPS 파일의 실제 이미지 데이터는 헤더와 메타데이터 세그먼트 뒤에 오는 SOS(Start of Scan) 세그먼트에 저장됩니다. 이 세그먼트에는 왼쪽과 오른쪽 이미지 모두에 대한 압축 이미지 데이터가 포함됩니다. 데이터는 색상 공간 변환, 서브샘플링, 이산 코사인 변환(DCT), 양자화, 엔트로피 코딩을 포함한 일련의 단계를 포함하는 JPEG 압축 알고리즘을 사용하여 인코딩됩니다.
색상 공간 변환은 디지털 카메라와 컴퓨터 디스플레이에서 일반적으로 사용되는 RGB 색상 공간에서 JPEG 압축에 사용되는 YCbCr 색상 공간으로 이미지 데이터를 변환하는 프로세스입니다. 이 변환은 이미지를 밝기 수준을 나타내는 루마 구성 요소(Y)와 색상 정보를 나타내는 두 개의 크로마 구성 요소(Cb 및 Cr)로 분리합니다. 이는 인간의 눈이 색상보다 밝기 변화에 더 민감하기 때문에 압축에 유리하며, 크로마 구성 요소를 크게 압축해도 인식되는 이미지 품질에 큰 영향을 미치지 않습니다.
서브샘플링은 인간의 눈이 색상 세 부 사항에 대한 민감도가 낮다는 점을 이용하여 크로마 구성 요소의 해상도를 루마 구성 요소에 비해 낮추는 프로세스입니다. 일반적인 서브샘플링 비율은 4:4:4(서브샘플링 없음), 4:2:2(크로마의 수평 해상도를 절반으로 줄임), 4:2:0(크로마의 수평 및 수직 해상도를 절반으로 줄임)입니다. 서브샘플링 비율의 선택은 이미지 품질과 파일 크기의 균형에 영향을 미칠 수 있습니다.
이산 코사인 변환(DCT)은 이미지의 작은 블록(일반적으로 8x8픽셀)에 적용되어 공간 도메인 데이터를 주파수 도메인으로 변환합니다. 이 단계는 JPEG 압축에 필수적입니다. 이미지 세부 사항을 중요도가 다른 구성 요소로 분리할 수 있기 때문이며, 주파수가 높은 구성 요소는 종종 인간의 눈에 덜 인식되기 때문입니다. 이러한 구성 요소는 양자화되거나 정밀도가 낮아져 압축을 달성할 수 있습니다.
양자화는 값 범위를 단일 양자 값에 매핑하는 프로세스로, 실질적으로 DCT 계수의 정밀도를 낮춥니다. 이는 일부 이미지 정보가 버려지기 때문에 JPEG 압축의 손실 특성이 작용하는 부분입니다. 양자화 정도는 DQT 세그먼트에 지정된 양자화 테이블에 의해 결정되며, 이미지 품질과 파일 크기의 균형을 맞추기 위해 조정할 수 있습니다.
JPEG 압축 프로세스의 마지막 단계는 손실 없는 압축의 한 형태인 엔트로피 코딩입니다. JPEG에서 가장 일반적으로 사용되는 방법은 허프만 코딩으로, 더 빈번한 값에 더 짧은 코드를 할당하고 덜 빈번한 값에 더 긴 코드를 할당합니다. 이를 통해 추가적인 정보 손실 없이 이미지 데이터의 전체 크기를 줄일 수 있습니다.
표준 JPEG 압축 기술 외에도 JPS 형식에는 이미지의 입체적 특성과 관련된 특정 메타데이터가 포함될 수 있 습니다. 이 메타데이터에는 시차 설정, 수렴점, 3D 효과를 올바르게 표시하는 데 필요할 수 있는 기타 데이터에 대한 정보가 포함될 수 있습니다. 이 메타데이터는 일반적으로 파일의 APP 세그먼트에 저장됩니다.
JPS 형식은 3D 텔레비전, VR 헤드셋, 특수 사진 뷰어를 포함한 다양한 소프트웨어 애플리케이션과 장치에서 지원됩니다. 그러나 표준 JPEG 형식만큼 널리 지원되지 않으므로 사용자는 특정 소프트웨어를 사용하거나 더 넓은 호환성을 위해 JPS 파일을 다른 형식으로 변환해야 할 수 있습니다.
JPS 형식의 과제 중 하나는 왼쪽과 오른쪽 이미지가 올바르게 정렬되고 올바른 시차를 갖도록 하는 것입니다. 정렬 오류나 잘못된 시차는 불편한 시청 경험으로 이어질 수 있으며 눈의 피로나 두통
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