# -*- coding: utf-8 -*- """ OCR 모듈 - PaddleOCR3을 사용한 텍스트 감지 폴리곤 방식으로 텍스트 영역을 감지합니다. """ import cv2 import numpy as np import os import logging from typing import List, Dict, Any class OCRModule: def __init__(self, logger=None, base_dir=None): self.logger = logger self.base_dir = base_dir # CPU만 사용하도록 환경 변수 설정 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '' self.ocr = None self.ocr = self.initialize_ocr() if self.ocr is None: raise Exception("PaddleOCR 초기화 실패") def initialize_ocr(self): """ PaddleOCR 초기화. det_enabled 옵션에 따라 Detection 모델 사용 여부 결정. """ # 모델 디렉토리 설정 self.rec_model_dir = os.path.join(self.base_dir, "modules", "PP_Models", "rec") self.det_model_dir = os.path.join(self.base_dir, "modules", "PP_Models", "det") self.cls_model_dir = os.path.join(self.base_dir, "modules", "PP_Models", "cls") try: from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR( use_gpu=False, use_angle_cls=True, # 텍스트 방향 분류 활성화 lang="ch", det_model_dir=self.det_model_dir, rec_model_dir=self.rec_model_dir, cls_model_dir=self.cls_model_dir ) return ocr except Exception as e: self.logger.log(f"❌ PaddleOCR 초기화 실패: {e}", level=logging.ERROR, exc_info=True) # raise e # 에러 발생시 프로그램 종료 return None def detect_text(self, image_path: str, method: str = 'polygon') -> List[Dict[str, Any]]: """ 이미지에서 텍스트를 감지하고 다양한 방식으로 영역 반환 Args: image_path (str): 이미지 파일 경로 method (str): 감지 방식 ('polygon', 'bbox', 'expanded_bbox', 'rotated_bbox', 'contour') Returns: List[Dict]: 감지된 텍스트 정보 리스트 - text: 감지된 텍스트 - confidence: 신뢰도 - polygon: 폴리곤 좌표 (4개 점) - bbox: 바운딩 박스 좌표 (x, y, w, h) - method: 사용된 감지 방식 """ if not os.path.exists(image_path): self.logger.log(f"이미지 파일을 찾을 수 없습니다: {image_path}", level=logging.ERROR) return [] try: # 이미지 읽기 image = cv2.imread(image_path) if image is None: self.logger.log(f"이미지를 읽을 수 없습니다: {image_path}", level=logging.ERROR) return [] self.logger.log(f"🔍 OCR 감지 방식: {method}", level=logging.INFO) # 실제 OCR 실행 # ocr_raw_results = self.ocr.predict(image) ocr_raw_results = self.ocr.ocr(image) self.logger.log(f"ocr_raw_results: {ocr_raw_results}", level=logging.INFO) for line in ocr_raw_results: self.logger.log(f"line: {line}", level=logging.INFO) if not ocr_raw_results or len(ocr_raw_results) == 0: self.logger.log("⚠️ OCR 결과가 비어있습니다.", level=logging.WARNING) return [] # paddleocr 2.x 결과 파싱 converted_results = [] for page in ocr_raw_results: # page는 텍스트별 결과 리스트 for line in page: poly = line[0] text = line[1][0] score = line[1][1] converted_results.append([poly, [text, score]]) # 감지 방식에 따라 결과 처리 if method == 'polygon': ocr_results = self._detect_with_polygon(image, converted_results) elif method == 'bbox': ocr_results = self._detect_with_bbox(image, converted_results) elif method == 'expanded_bbox': ocr_results = self._detect_with_expanded_bbox(image, converted_results) elif method == 'rotated_bbox': ocr_results = self._detect_with_rotated_bbox(image, converted_results) elif method == 'contour': ocr_results = self._detect_with_contour(image, converted_results) else: self.logger.log(f"⚠️ 지원하지 않는 감지 방식: {method}, 기본 polygon 방식 사용", level=logging.WARNING) ocr_results = self._detect_with_polygon(image, converted_results) return ocr_results except Exception as e: self.logger.log(f"❌ OCR 처리 중 오류 발생: {e}", level=logging.ERROR, exc_info=True) return [] def filter_chinese_text(self, ocr_results: List[Dict]) -> List[Dict]: """ 중국어 텍스트만 필터링 Args: ocr_results (List[Dict]): OCR 결과 Returns: List[Dict]: 중국어 텍스트만 포함된 결과 """ chinese_results = [] for result in ocr_results: text = result['text'] # 중국어 문자 범위 확인 (간체/번체 포함) if any('\u4e00' <= char <= '\u9fff' for char in text): chinese_results.append(result) self.logger.log(f"중국어 텍스트 {len(chinese_results)}개 필터링 완료", level=logging.INFO) return chinese_results def _detect_with_polygon(self, image: np.ndarray, ocr_raw_results: List) -> List[Dict[str, Any]]: """폴리곤 방식으로 텍스트 영역 감지 (기본 방식)""" ocr_results = [] for line in ocr_raw_results: if len(line) >= 2: polygon = line[0] # 폴리곤 좌표 (4개 점) text_info = line[1] # (텍스트, 신뢰도) if len(text_info) >= 2: text = text_info[0] confidence = text_info[1] # 폴리곤을 바운딩 박스로 변환 polygon_np = np.array(polygon, dtype=np.int32) x, y, w, h = cv2.boundingRect(polygon_np) ocr_result = { 'text': text, 'confidence': confidence, 'polygon': polygon, 'bbox': (x, y, w, h), 'method': 'polygon' } ocr_results.append(ocr_result) return ocr_results def _detect_with_bbox(self, image: np.ndarray, ocr_raw_results: List) -> List[Dict[str, Any]]: """바운딩 박스 방식으로 텍스트 영역 감지""" ocr_results = [] for line in ocr_raw_results: if len(line) >= 2: polygon = line[0] text_info = line[1] if len(text_info) >= 2: text = text_info[0] confidence = text_info[1] # 바운딩 박스 계산 polygon_np = np.array(polygon, dtype=np.int32) x, y, w, h = cv2.boundingRect(polygon_np) # 바운딩 박스를 폴리곤으로 변환 bbox_polygon = [ [x, y], [x + w, y], [x + w, y + h], [x, y + h] ] ocr_result = { 'text': text, 'confidence': confidence, 'polygon': bbox_polygon, 'bbox': (x, y, w, h), 'method': 'bbox' } ocr_results.append(ocr_result) return ocr_results def _detect_with_expanded_bbox(self, image: np.ndarray, ocr_raw_results: List) -> List[Dict[str, Any]]: """확장된 바운딩 박스 방식으로 텍스트 영역 감지""" ocr_results = [] h_img, w_img = image.shape[:2] for line in ocr_raw_results: if len(line) >= 2: polygon = line[0] text_info = line[1] if len(text_info) >= 2: text = text_info[0] confidence = text_info[1] # 기본 바운딩 박스 polygon_np = np.array(polygon, dtype=np.int32) x, y, w, h = cv2.boundingRect(polygon_np) # 확장 크기 계산 (텍스트 크기의 20%) expand_x = max(1, int(w * 0.2)) expand_y = max(1, int(h * 0.2)) # 확장된 바운딩 박스 x_exp = max(0, x - expand_x) y_exp = max(0, y - expand_y) w_exp = min(w_img - x_exp, w + 2 * expand_x) h_exp = min(h_img - y_exp, h + 2 * expand_y) # 확장된 바운딩 박스를 폴리곤으로 변환 expanded_polygon = [ [x_exp, y_exp], [x_exp + w_exp, y_exp], [x_exp + w_exp, y_exp + h_exp], [x_exp, y_exp + h_exp] ] ocr_result = { 'text': text, 'confidence': confidence, 'polygon': expanded_polygon, 'bbox': (x_exp, y_exp, w_exp, h_exp), 'method': 'expanded_bbox' } ocr_results.append(ocr_result) return ocr_results def _detect_with_rotated_bbox(self, image: np.ndarray, ocr_raw_results: List) -> List[Dict[str, Any]]: """회전된 바운딩 박스 방식으로 텍스트 영역 감지""" ocr_results = [] for line in ocr_raw_results: if len(line) >= 2: polygon = line[0] text_info = line[1] if len(text_info) >= 2: text = text_info[0] confidence = text_info[1] # 회전된 바운딩 박스 계산 polygon_np = np.array(polygon, dtype=np.float32) rect = cv2.minAreaRect(polygon_np) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int32(box) # 일반 바운딩 박스도 계산 x, y, w, h = cv2.boundingRect(polygon_np.astype(np.int32)) ocr_result = { 'text': text, 'confidence': confidence, 'polygon': box.tolist(), 'bbox': (x, y, w, h), 'method': 'rotated_bbox', 'rotation_info': { 'center': rect[0], 'size': rect[1], 'angle': rect[2] } } ocr_results.append(ocr_result) return ocr_results def _detect_with_contour(self, image: np.ndarray, ocr_raw_results: List) -> List[Dict[str, Any]]: """컨투어 방식으로 텍스트 영역 감지""" ocr_results = [] for line in ocr_raw_results: if len(line) >= 2: polygon = line[0] text_info = line[1] if len(text_info) >= 2: text = text_info[0] confidence = text_info[1] # 폴리곤을 컨투어로 변환 polygon_np = np.array(polygon, dtype=np.int32) # 컨투어 근사화 epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(polygon_np, True) approx_contour = cv2.approxPolyDP(polygon_np, epsilon, True) # 컨투어를 다시 폴리곤으로 변환 contour_polygon = approx_contour.reshape(-1, 2).tolist() # 바운딩 박스 계산 x, y, w, h = cv2.boundingRect(polygon_np) ocr_result = { 'text': text, 'confidence': confidence, 'polygon': contour_polygon, 'bbox': (x, y, w, h), 'method': 'contour', 'contour_points': len(contour_polygon) } ocr_results.append(ocr_result) return ocr_results