---
name: ocr-extract
label: OCR 텍스트 추출
description: Python pytesseract를 사용하여 이미지/스캔 문서에서 텍스트를 추출합니다.
icon: \uE8D4
requires: python
tabs: cowork
---

이미지 또는 스캔된 문서에서 텍스트를 추출하세요.

## 사전 준비
1. Tesseract OCR 엔진이 시스템에 설치되어 있어야 합니다.
   - Windows: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 에서 설치
   - 한국어 지원: 설치 시 "Korean" 언어 데이터 선택
2. Python 패키지 설치:
```
process_run: pip install pytesseract Pillow
```

## 작업 절차
1. **이미지 확인**: 사용자가 제공한 이미지 파일 확인
2. **전처리 (선택)**: 이미지 품질이 낮으면 전처리 스크립트 적용
3. **OCR 실행**: pytesseract로 텍스트 추출
4. **결과 저장**: 추출된 텍스트를 파일로 저장하고 사용자에게 안내

## OCR 스크립트 템플릿

### 기본 텍스트 추출
```python
import pytesseract
from PIL import Image

# Windows에서 Tesseract 경로 지정 (필요 시)
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

img = Image.open('scan.png')
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='kor+eng')
print(text)

with open('extracted.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(text)
```

### 이미지 전처리 (품질 개선)
```python
from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance

img = Image.open('scan.png')

# 그레이스케일 변환
img = img.convert('L')

# 대비 향상
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
img = enhancer.enhance(2.0)

# 선명도 향상
img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)

# 이진화 (흑백)
threshold = 128
img = img.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0)

img.save('preprocessed.png')
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='kor+eng')
```

### 배치 OCR (여러 이미지)
```python
import glob
import pytesseract
from PIL import Image

results = []
for path in sorted(glob.glob('*.png')):
    img = Image.open(path)
    text = pytesseract.image_to_string(img, lang='kor+eng')
    results.append(f'--- {path} ---\n{text}\n')

with open('all_extracted.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('\n'.join(results))
```

### 표 영역 추출
```python
import pytesseract
from PIL import Image

img = Image.open('table.png')
# TSV 형식으로 추출 (표 구조 보존)
tsv_data = pytesseract.image_to_data(img, lang='kor+eng', output_type=pytesseract.Output.DATAFRAME)
print(tsv_data)
```

## 지원 언어
- `kor` — 한국어
- `eng` — 영어
- `kor+eng` — 한국어+영어 혼합 (권장)
- `jpn` — 일본어
- `chi_sim` — 중국어 간체

## 팁
- 스캔 해상도 300dpi 이상이면 인식률이 높습니다
- 기울어진 이미지는 `img.rotate()` 로 보정 후 추출하세요
- 손글씨는 인식률이 낮을 수 있습니다

한국어로 안내하세요. 작업 폴더에 Python 스크립트와 결과 파일을 저장하세요.
