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name: ocr-extract
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label: OCR 텍스트 추출
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description: Python pytesseract를 사용하여 이미지/스캔 문서에서 텍스트를 추출합니다.
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icon: \uE8D4
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requires: python
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tabs: cowork
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이미지 또는 스캔된 문서에서 텍스트를 추출하세요.
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## 사전 준비
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1. Tesseract OCR 엔진이 시스템에 설치되어 있어야 합니다.
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- Windows: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 에서 설치
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- 한국어 지원: 설치 시 "Korean" 언어 데이터 선택
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2. Python 패키지 설치:
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```
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process_run: pip install pytesseract Pillow
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```
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## 작업 절차
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1. **이미지 확인**: 사용자가 제공한 이미지 파일 확인
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2. **전처리 (선택)**: 이미지 품질이 낮으면 전처리 스크립트 적용
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3. **OCR 실행**: pytesseract로 텍스트 추출
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4. **결과 저장**: 추출된 텍스트를 파일로 저장하고 사용자에게 안내
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## OCR 스크립트 템플릿
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### 기본 텍스트 추출
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```python
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import pytesseract
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from PIL import Image
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# Windows에서 Tesseract 경로 지정 (필요 시)
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# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
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img = Image.open('scan.png')
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text = pytesseract.image_to_string(img, lang='kor+eng')
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print(text)
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with open('extracted.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
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f.write(text)
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```
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### 이미지 전처리 (품질 개선)
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```python
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from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance
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img = Image.open('scan.png')
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# 그레이스케일 변환
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img = img.convert('L')
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# 대비 향상
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enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
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img = enhancer.enhance(2.0)
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# 선명도 향상
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img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
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# 이진화 (흑백)
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threshold = 128
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img = img.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0)
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img.save('preprocessed.png')
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text = pytesseract.image_to_string(img, lang='kor+eng')
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```
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### 배치 OCR (여러 이미지)
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```python
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import glob
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import pytesseract
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from PIL import Image
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results = []
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for path in sorted(glob.glob('*.png')):
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img = Image.open(path)
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text = pytesseract.image_to_string(img, lang='kor+eng')
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results.append(f'--- {path} ---\n{text}\n')
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with open('all_extracted.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
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f.write('\n'.join(results))
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```
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### 표 영역 추출
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```python
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import pytesseract
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from PIL import Image
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img = Image.open('table.png')
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# TSV 형식으로 추출 (표 구조 보존)
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tsv_data = pytesseract.image_to_data(img, lang='kor+eng', output_type=pytesseract.Output.DATAFRAME)
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print(tsv_data)
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```
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## 지원 언어
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- `kor` — 한국어
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- `eng` — 영어
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- `kor+eng` — 한국어+영어 혼합 (권장)
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- `jpn` — 일본어
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- `chi_sim` — 중국어 간체
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## 팁
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- 스캔 해상도 300dpi 이상이면 인식률이 높습니다
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- 기울어진 이미지는 `img.rotate()` 로 보정 후 추출하세요
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- 손글씨는 인식률이 낮을 수 있습니다
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한국어로 안내하세요. 작업 폴더에 Python 스크립트와 결과 파일을 저장하세요.
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