現代の文書課題に対応する先進的なOCR

EasyOCRとは？

EasyOCRはJaided AIが開発したオープンソースの光学文字認識（OCR）ライブラリで、画像やスキャン文書から高精度でテキストを抽出するように設計されています。PyTorchベースで、ラテン文字、中国語、アラビア語など80以上の言語をサポートしています。EasyOCRはその使いやすさで知られており、わずか数行のコードで実装できるため、テキスト認識プロジェクトに取り組む開発者や研究者にとって理想的な選択肢です。事前学習済みの深層学習モデルにより、様々なフォント、手書き文字、複雑な背景の中から効率的にテキストを検出・認識できます。自動文書処理、ナンバープレート認識、画像ベースのテキスト抽出など、EasyOCRは強力で軽量なソリューションを提供します。このシステムは以下の要素を統合しています：

• マルチモデル検出：ResNetバックボーンで強化されたCRAFTベースのテキスト位置特定
• 適応型認識：スクリプト固有のモデル（ラテン用CRNN、CJK用Transformer）
• 文脈を考慮した処理：段落再構築と読み順の維持

パフォーマンスベンチマークは、様々な文書タイプで一貫した結果を示しています：

このアーキテクチャは文書を3つの最適化された段階で処理します：

1. 検出：ピクセルレベルでのテキスト領域セグメンテーション
2. 認識：言語モデリングを用いたシーケンス予測
3. 再構築：空間的関係のマッピング

GitHub の統計

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リポジトリの最終更新日時

コア技術機能

1. 高度なテキスト検出

検出サブシステムには以下が含まれます：

• 文字レベルのヒートマップ生成
• 任意形状のテキスト領域処理
• 多方向サポート（0-360°）
• 背景ノイズ抑制

2. ハイブリッド認識システム

スクリプトタイプごとに最適化された認識モデル：

• ラテン/キリル：7層CNN + BiLSTMのCRNN
• 中国語/日本語/韓国語：12アテンションヘッドのTransformer
• アラビア語/ヘブライ語：右から左へのBiLSTMとカスタムトークン化

3. エンタープライズ機能

• 自動品質推定
• 設定可能な精度/再現率のトレードオフ
• ハードウェアを考慮したリソース割り当て

インストールと設定

システム要件

インストールオプション

pip install easyocr  # CPUのみの依存関係をインストール

pip install easyocr torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

docker run -it --gpus all -v $(pwd):/data \
  -e LANG_LIST="en,ja,zh" \
  jaidedai/easyocr

実践的な実装例

1. 本番文書処理パイプライン

前処理と検証を含む完全なOCRワークフロー：

from easyocr import Reader
import cv2
import numpy as np

class DocumentOCR:
    def __init__(self, languages=['en']):
        self.reader = Reader(languages, gpu=True)
        
    def preprocess(self, image):
        # コントラスト強調
        lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
        l, a, b = cv2.split(lab)
        clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))
        limg = cv2.merge([clahe.apply(l), a, b])
        return cv2.cvtColor(limg, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    
    def process(self, image_path):
        img = cv2.imread(image_path)
        processed = self.preprocess(img)
        results = self.reader.readtext(processed,
                                    batch_size=4,
                                    paragraph=True,
                                    min_size=50,
                                    text_threshold=0.8)
        return {
            'text': [r[1] for r in results],
            'confidence': np.mean([r[2] for r in results])
        }

# 使用例
ocr = DocumentOCR(languages=['en','ja'])
result = ocr.process('法律契約書.jpg')
print(f"平均精度: {result['confidence']:.2%}")

2. 請求書バッチ処理

複数の請求書フォーマットからキーフィールドを抽出：

import easyocr
import re
from pathlib import Path

reader = easyocr.Reader(['ja'])

INVOICE_PATTERNS = {
    'invoice_no': r'請求書\s*番号[:#]?\s*([A-Z0-9-]+)',
    'date': r'日付[:]?\s*(\d{4}[/-]\d{2}[/-]\d{2})',
    'amount': r'合計\s*金額[:]?\s*\$?(\d+\.\d{2})'
}

def process_invoices(folder):
    results = []
    for invoice in Path(folder).glob('*.pdf'):
        text = '\n'.join(reader.readtext(str(invoice), detail=0))
        extracted = {field: re.search(pattern, text) 
                    for field, pattern in INVOICE_PATTERNS.items()}
        results.append({
            'file': invoice.name,
            'data': {k: v.group(1) if v else None 
                     for k, v in extracted.items()}
        })
    return results
invoices_data = process_invoices('/請求書/')

パフォーマンス最適化

GPUアクセラレーション

• バッチ処理：最適なバッチサイズ（GPUメモリに応じて4-16）
• メモリ管理：大きな文書の自動分割
• 混合精度：Tensorコアを使用したFP16推論

精度チューニング

• コントラスト閾値：低品質スキャン用にcontrast_thsを調整
• テキストサイズフィルタリング：小さいテキストを無視するmin_sizeを設定
• 言語優先順位：予想される頻度で言語をソート

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