Ocrmnist

🚀 OCR with Hugging Face Transformers

このリポジトリは、Hugging Face Transformersライブラリを使用して光学文字認識（OCR）を実行する方法を示しています。このリポジトリ内のコードは、画像に対するOCRのために事前学習済みのモデルを利用しています。

🚀 クイックスタート

このコードを実行する前に、必要なライブラリをインストールする必要があります。pipを使用して以下のようにインストールできます。

pip install transformers
pip install pillow

💻 使用例

基本的な使用法

以下は、画像に対してOCRを実行するための基本的な手順です。

# 必要なライブラリをインポート
from transformers import VisionEncoderDecoderModel
from transformers import TrOCRProcessor, VisionEncoderDecoderModel
from PIL import Image
import requests

# 事前学習済みのOCRモデルとプロセッサをロード
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("vanshp123/ocrmnist")
processor = TrOCRProcessor.from_pretrained('microsoft/trocr-base-stage1')

# OCR対象の画像をロード。"/content/left_digit_section_4.png"をあなたの画像のパスに置き換えてください。
image = Image.open("/content/left_digit_section_4.png").convert("RGB")

# OCRプロセッサを使用して画像を処理し、テキストを生成
pixel_values = processor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values
generated_ids = model.generate(pixel_values)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

# generated_textには画像から認識されたテキストが含まれます。

高度な使用法

このコードは、あなたのOCRプロジェクトの出発点として使用できます。特定のユースケースに合わせて調整し、必要に応じてカスタマイズすることが重要です。

📄 ライセンス

このコードはHugging Face Transformersライブラリのモデルを使用しています。事前学習済みモデルのライセンスと使用条件については、それらのドキュメントを確認する必要があります。このコードはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。