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사진 속 텍스트를 인식해서 빠르게 단어 찾기 해 보세요ㅣ어도비(Adobe)
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 사진 속 텍스트를 인식해서 빠르게 단어 찾기 해 보세요ㅣ어도비(Adobe) Updating 어도비 애크로뱃에서 사진 텍스트 변환하고 이미지 속 글자들을 PDF 단어 검색해서 신속하게 찾아보세요.
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이미지 PDF 변환 후 PDF 단어 검색하는 방법
OCR 스캔으로 PDF 글자 인식하기
검색창에서 신속하게 단어 찾기
PDF 문서 속 텍스트를 수정하는 방법
이미지 텍스트 추출 – 이미지에서 텍스트 추출
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 이미지 텍스트 추출 – 이미지에서 텍스트 추출 OCR은 광학 문자 인식의 약자입니다. 스캔 한 문서와 사진 텍스트 추출이미지 내부의 텍스트를 인식하는 혁신적인 기술입니다. OCR 스캐닝 기술은 필기 된 텍스트 (타자, … 온라인 OCR 기능을 사용하여 모든 이미지, 스캔 한 종이 문서, pdf 파일을 텍스트 형식으로 변환하는 데 도움이되는 무료 이미지 텍스트 추출입니다.
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이미지 텍스트 추출는 어떻게 작동합니까
OCR이란 무엇입니까
광학 문자 인식은 어떻게 작동합니까
디지털 카메라 이미지 인식
마무리
27. 이미지에서 텍스트 추출해주 사이트(OCR) : newocr : 네이버 블로그
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이미지 텍스트 변환, 사진 속 글자 쉽게 추출하기
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 이미지 텍스트 변환, 사진 속 글자 쉽게 추출하기 이미지 텍스트 변환 그 밖에 방법. 그 밖에도 글자 인식이 잘 되고 사용하기 편한 OCR 툴로는 알PDF와 ABBYY FineReader가 있습니다. 검색해보면 이 둘 … 이번 포스팅에는 이미지에 있는 글자를 편집 가능한 텍스트로 변환하는 방법에 대해 정리해봤습니다. 직접 타이핑하는 방법도 있지만, 타이핑하기에 글자가 좀 많을 때는 이 방법이 유용합니다. 스캔 결과물 등과..
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jpg 이미지 사진에서 텍스트 글자 추출
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- Most searched keywords: Whether you are looking for jpg 이미지 사진에서 텍스트 글자 추출 그래서 이번엔 OCR 문자 인식 기술을 활용해볼 거예요. OCR은 ‘optical character reader’의 줄인 말로 ‘광학 문자 판독 장치’라고 생각하면 돼요. 안녕하세요. 오늘은 jpg 이미지 파일에서 글자를 추출하는 방법에 대해 알아볼 거예요. 이미지 파일에 있는 텍스트가 많지 않다면 눈으로 직접 확인하며 타이핑하는 게 가장 간단하겠지만 이미지 파일이 많거나,..
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jpg 이미지 사진에서 텍스트 글자 추출
구글 드라이브
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이미지 텍스트 추출(OCR) 꿀사이트 10가지 추천 – 개발자P의 코딩일기
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- Summary of article content: Articles about 이미지 텍스트 추출(OCR) 꿀사이트 10가지 추천 – 개발자P의 코딩일기 단순히 타이핑한 파일처럼 보이지 않지만, 여러 pdf 파일에서 글자가 drag가 되죠? 혹은 문서를 사진찍어서 스캔했을 때 글자가 자동으로 인식되는 경험을 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 이미지 텍스트 추출(OCR) 꿀사이트 10가지 추천 – 개발자P의 코딩일기 단순히 타이핑한 파일처럼 보이지 않지만, 여러 pdf 파일에서 글자가 drag가 되죠? 혹은 문서를 사진찍어서 스캔했을 때 글자가 자동으로 인식되는 경험을 … 전에는 복붙이 막혀있거나, 논문을 읽거나, drag 혹은 우클릭을 막아놨을 때 타이핑하지말고 캡처하시길 바라면서, OCR로 편하게 필기하는 법을 알려드렸습니다. 하단 링크에 들어가시면 프로그램 설치 방법부터,..개발자를 꿈꾸는, 개발자P의 IT이야기입니다.
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사진에서 글자추출(OCR) 구글 드라이브로 해결 – 에스비넷
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 사진에서 글자추출(OCR) 구글 드라이브로 해결 – 에스비넷 구글 문서로 이미지 파일이 열리게 되는데요. 상단에는 업로드한 파일의 이미지가, 하단에는 해당 이미지 파일에서 추출된 텍스트를 볼 수 있습니다. 사진에서 글자추출을 하는 기술을 OCR 이라고 부릅니다. OCR 기술은 현실속에서 정말 다양한 분야에서 활용할 수 있는 기능입니다. OCR을 이용할 수 있는 프로그램들도 많지만, 구글을 이용하면 굳이 프로그램 설치 없이 쉽고 간단하게 OCR기능을 이용할 수 있습니다.
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구글 드라이브로 사진에서 글자추출
OCR기능 지원 사이트 및 프로그램
광학 문자 인식(OCR)을 사용하여 이미지 읽기 – Google Workspace 관리자 고객센터
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- Summary of article content: Articles about 광학 문자 인식(OCR)을 사용하여 이미지 읽기 – Google Workspace 관리자 고객센터 광학 문자 인식(OCR)은 이미지에서 텍스트를 추출하는 기술이며 GIF, JPG, PNG, TIFF 이미지를 스캔할 수 있습니다. 광학 문자 인식을 사용하면 추출된 텍스트에는 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 광학 문자 인식(OCR)을 사용하여 이미지 읽기 – Google Workspace 관리자 고객센터 광학 문자 인식(OCR)은 이미지에서 텍스트를 추출하는 기술이며 GIF, JPG, PNG, TIFF 이미지를 스캔할 수 있습니다. 광학 문자 인식을 사용하면 추출된 텍스트에는 … 이 기능이 지원되는 버전: Enterprise; Education Standard, Education Plus. 사용 중인 버전 비교하기
광학 문자 인식(OCR) - Table of Contents:
OCR 사용 설정 또는 사용 중지하기
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텍스트 스캐너 [OCR] – Google Play 앱
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- Summary of article content: Articles about 텍스트 스캐너 [OCR] – Google Play 앱 이것은 최고의 텍스트 스캐너입니다 [OCR]! 최고 속도 및 최고 품질 모든 안드로이드 애플 리케이션에서! 이미지를 텍스트로 변환 할 수 있습니다. …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 텍스트 스캐너 [OCR] – Google Play 앱 이것은 최고의 텍스트 스캐너입니다 [OCR]! 최고 속도 및 최고 품질 모든 안드로이드 애플 리케이션에서! 이미지를 텍스트로 변환 할 수 있습니다. 이것은 최고의 텍스트 스캐너입니다 [OCR]! 세계 최고의 속도와 최고의 품질!
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내가 찍은 사진에서 글자 인식 추출하는 법 – 코리아 토픽
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- Summary of article content: Articles about 내가 찍은 사진에서 글자 인식 추출하는 법 – 코리아 토픽 일명 OCR이라고 하는데 광학실 문자 판독(Optical Character Recognition)의 약자입니다. 이미지나 PDF 같은 형태의 수정이 불가능한 글씨를 분석하여 수정이 가능한 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 내가 찍은 사진에서 글자 인식 추출하는 법 – 코리아 토픽 일명 OCR이라고 하는데 광학실 문자 판독(Optical Character Recognition)의 약자입니다. 이미지나 PDF 같은 형태의 수정이 불가능한 글씨를 분석하여 수정이 가능한 … 학교 또는 강의, 세미나에서 강의를 듣다가 급하게 사진으로 기록을 남기게 되는 경우가 많습니다. 특히 대학교에서 교수님께서 진도를 너무 빠르게 나가는 경우 급하게 PPT를 사진으로 찍어서 남기고는 합니다…건강기능식품, 캠핑, 육아 및 생활법률, 정부지원금
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이미지 텍스트 추출
무료 온라인 OCR 이미지-텍스트 변환기는 광학 문자 인식을 사용하여 이미지, 스캔 한 문서 또는 인쇄 된 PDF에서 텍스트를 추출합니다. 이제 모든 이미지가 텍스트로 쉽게 변환되거나 스캔되며이 이미지 텍스트 생성기를 사용하여 편집 가능한 문서를 얻을 수 있습니다.
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이미지 텍스트 추출는 어떻게 작동합니까?
다양한 유형의 입력 OCR을 더 잘 처리하려면 구체적이고 최상의 OCR 소프트웨어가 필요합니다. 사진-텍스트 생성기가 이미지에서 디지털화 된 텍스트를 제공하기 위해 모든 작업을 수행하므로 더 이상 걱정하지 마십시오. 그림파일 텍스트 추출 변환기는 다른 이미지 형식을 처리하고 OCR 인식 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
도구가 선택한 이미지에서 텍스트 추출 추출하여 jpg를 텍스트로 변환하거나 pdf 이미지 텍스트 추출할지 여부는 중요하지 않습니다. 또한 텍스트 인식을 향상시키기 위해이 이미지 글자 추출사용하여 이미지 문자 인식 언어를 지정할 수 있습니다.
따라서 주어진 단계에 따라 이미지, 스캔 한 문서 또는 pdf를 ocr 텍스트로 변환하십시오.
입력 :
우선, OCR 스캔을 수행 할 이미지에서 언어를 선택하십시오.
이제 지정된 필드에 끌어다 놓거나 지정된 상자에 이미지 URL을 추가 할 수 있습니다.
마지막으로 “OCR 시작”버튼을 클릭합니다.
산출:
이미지 텍스트 추출은 업로드 된 이미지에서 텍스트를 분석하여 편집 가능한 텍스트 형식으로 빠르게 변환합니다.
OCR 스캔이 완료되면 다운로드 할 텍스트 인식 형식을 선택할 수 있습니다. Microsoft Word (Docx), Portable Document Format (pdf) 또는 txt plain (txt) 중 하나를 선택할 수 있습니다.
OCR이란 무엇입니까?
OCR은 광학 문자 인식의 약자입니다. 스캔 한 문서와 사진 텍스트 추출이미지 내부의 텍스트를 인식하는 혁신적인 기술입니다. OCR 스캐닝 기술은 필기 된 텍스트 (타자, 인쇄 또는 손으로 쓴)가 포함 된 다양한 유형의 이미지를 기계가 읽을 수있는 텍스트 데이터로 변환하는 가장 좋은 방법이라고합니다. 모든 종류의 다른 문자를 인식하는 문제를 처리하는 무료 [이미지를 텍스트로 변환]을 사용할 수 있습니다. 이미지 텍스트 리더는 그림을 텍스트로 변환하는 데 도움이되는 고급 OCR 리더 기능을 사용합니다.
광학 문자 인식은 어떻게 작동합니까?
다음은 OCR 스캐너가 이미지에서 텍스트 추출 추출 추출추출하는 데 사용하는 광학 문자 인식의 세 가지 기본 단계입니다. 우리의 이미지-텍스트 추출기는 또한 온라인에서 이미지를 텍스트로 추출하거나 변환하는 OCR 기술을 고려합니다.
OCR의 이미지 전처리 :
일반적으로 OCR 소프트웨어는 성공적인 인식 가능성을 높이는 이미지를 사전 처리하는 가장 좋은 방법입니다. 이미지 전처리의 기본 목적은 실제 이미지 데이터를 개선하는 것입니다. 이러한 지원을 통해 원치 않는 모든 왜곡이 억제되고 특정 이미지 기능이 향상됩니다. 이 두 프로세스는 다음 단계에서 매우 중요합니다. 이미지 전처리는 [pic to text] 인식을 위해 스마트하게 작동합니다.
OCR에서 문자 인식 :
실제 문자 인식과 관련하여 ‘특징 추출’이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 따라서 주어진 데이터가 너무 커서 처리 할 수없는 경우 축소 된 기능 집합 만 선택됩니다. 선택된 기능은 필수 기능이 될 것으로 예상되는 반면 중복으로 의심되는 기능은 무시됩니다. 그러나 초기의 큰 데이터 세트 대신 축소 된 데이터 세트를 사용하면 성능이 향상됩니다. 이미지를 텍스트로 OCR 변환기는 최상의 인식 결과를 제공하기 위해 [이미지를 텍스트로] 형식으로 변환합니다.
OCR 프로세스와 관련하여 알고리즘이 디지털화 된 이미지 또는 비디오 스트림의 특정 부분이나 모양을 감지해야하므로 이는 매우 중요합니다.
OCR의 후 처리 :
후 처리는 OCR의 높은 정확성을 보장하는 최고의 오류 수정 절차입니다. 그러나 출력이 어휘집에 의해 제한되면 정확도가 더 향상 될 수 있습니다. 이것이 알고리즘이 스캔 된 문서에서 허용되는 단어 목록으로 되돌아 갈 수있는 이유입니다.
광학 문자 인식은 적절한 단어를 식별 할뿐만 아니라 숫자와 코드를 읽는데도 사용됩니다. OCR 온라인은 여러 산업에서 사용되는 일련 번호와 같은 긴 숫자 문자열과 문자를 식별하는 데 유용합니다.
디지털 카메라 이미지 인식 :
디지털 카메라로 클릭 한 이미지는 스캔 한 문서 또는 이미지 글자 추출PDF와 다릅니다. 일반적으로 이러한 이미지에는 왜곡이있어 대부분의 OCR 스캐너가 텍스트를 올바르게 인식하기 어렵습니다. 무료 온라인 OCR 이미지 텍스트 인식 추출은 최적화 된 기술을 사용하여 사진에서 글자 추출했습니다.
마무리 :
사진-텍스트 변환기로 OCR 스캔하는 동안 알고리즘은 인쇄 된 소스의 문자를 인식하고이를 디지털 형식으로 정확하게 변환합니다. OCR이 완료되면 디지털 형식을 쉽게 검색하고 편집 할 수 있습니다.
Other Languages: Image to Text, Resimdeki Yazıyı Metne Çevirme, Konwerter Zdjęć Na Tekst, Mengubah Gambar Menjadi Text Online, Bild In Text Umwandeln, 画像 文字 抽出, Převod Obrázku Na Text, Converter Imagem Em Texto, Extraire Texte D’une Image, Convertir Imagen A Texto, Estrarre Testo Da Immagine, Текст С Картинки, تحويل الصورة الى نص, Kuvasta Tekstiksi.
이미지 텍스트 변환, 사진 속 글자 쉽게 추출하기
이번 포스팅에는 이미지에 있는 글자를 편집 가능한 텍스트로 변환하는 방법에 대해 정리해봤습니다. 직접 타이핑하는 방법도 있지만, 타이핑하기에 글자가 좀 많을 때는 이 방법이 유용합니다. 스캔 결과물 등과 같이 글자가 선명한 이미지로 작업한다면, 수십 페이지의 책도 무리 없이 옮길 수 있습니다. 방법은 다음과 같으며 매우 간단합니다.
이미지 텍스트 변환 구글 드라이브
1. 구글 홈 우측 상단에 있는 프로필 아이콘을 클릭하면 열리는 메뉴에서 [드라이브]를 선택합니다.
※참고 구글 계정이 필요합니다. 구글 계정이 없는 경우 본문 하단에 링크해 놓은 이전 포스팅을 참고하세요.
2. 열리는 구글 드라이브 페이지에서 [새로 만들기] 또는 [내 드라이브]를 클릭하면 열리는 메뉴에서 [파일 업로드]를 선택하여, 변환하려는 이미지 파일을 업로드합니다.
3. 업로드가 완료된 파일에 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 열리는 메뉴에서 [연결 앱]-[Google 문서] 순으로 선택합니다.
4. [Google 문서] 선택 즉시 업로드한 이미지 속에 있는 글자가 편집 가능한 텍스트로 열립니다.
아래처럼 글자가 다소 희미하고 그림자가 지어있거나 면이 평면이 아닐 경우 결과물이 100% 완벽하지 않습니다. 가능한 선명한 이미지로 작업하세요. ▼
아래 수준 만큼만 글씨가 평평한 면에 있고 선명하다면 만족할만한 결과물을 얻을 수 있습니다. ▼
이미지 텍스트 변환 그 밖에 방법
그 밖에도 글자 인식이 잘 되고 사용하기 편한 OCR 툴로는 알PDF와 ABBYY FineReader가 있습니다. 검색해보면 이 둘 외에도 수많은 OCR 페이지가 있는데, 대체로 문자 인식률이 떨어지는 편이기 때문에 구글 드라이브와 이 둘 중에서 선택해서 사용하길 권장합니다. 아래의 링크를 클릭하면 알PDF와 ABBYY FineReader를 이용한 이미지 텍스트 변환 정보를 참고하실 수 있습니다.
[컴퓨터팁] – 이미지 문자인식, PDF 문자인식이미지 텍스트 변환 모바일 구글 번역기
구글 번역기를 이용하면 모바일에서도 이미지 텍스트 변환 작업을 할 수 있습니다.
1. 구글 번역기 앱을 다운로드합니다.
2. 구글 번역기 앱을 엽니다.
3. 번역이 앱이 열리면 아래와 같은 화면이 뜹니다. [카메라]를 선택합니다.
4. 오른쪽 밑에 있는 [가져오기]를 선택하여 텍스트로 변환하려는 이미지 파일을 불러옵니다. 바로 찍으려면 [스캔하기]를 눌러서 사진을 찍으면 됩니다.
5. 이미지를 불러오면 아래와 같이 이미지 안에 있는 텍스트가 인식됩니다. [모두 선택]을 선택합니다.
6. 상단에 나타나는 텍스트를 선택합니다.
7. 화면을 올려보면 아래와 같이 텍스트가 인식된 것을 확인할 수 있습니다.
그 밖에 모바일에서는 Office Lens나 Cam Scanner가 쓸만한 이미지 텍스트 변환 툴이 있습니다만… Office Lens는 MS 계정이 필요하고 결과물이 원드라이브에 저장되서 불편하고, Cam Scanner는 문자 인식률이 좀 떨어집니다. 가능하다면 이미지 텍스트 변환 작업은 PC에서 진행하고, 급할 경우 구글 번역기를 사용을 권장합니다.
이상입니다. 도움이 되셨으면 좋겠네요. 🙂
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그리드형
jpg 이미지 사진에서 텍스트 글자 추출
안녕하세요. 오늘은 jpg 이미지 파일에서 글자를 추출하는 방법에 대해 알아볼 거예요. 이미지 파일에 있는 텍스트가 많지 않다면 눈으로 직접 확인하며 타이핑하는 게 가장 간단하겠지만 이미지 파일이 많거나, 텍스트가 많다면 여간 귀찮은 일이 아닐 수 없어요. 그래서 이번엔 OCR 문자 인식 기술을 활용해볼 거예요.
OCR은 ‘optical character reader’의 줄인 말로 ‘광학 문자 판독 장치’라고 생각하면 돼요. 쉽게 말해 인쇄된 문자나 사람이 손으로 쓴 문자를 읽는 기술이에요. 그래서 이를 활용하면 jpg 이미지 파일에서 글자만 읽을 수 있어요. 오늘 알아볼 방법은 구들 드라이브를 이용한 방법과 웹사이트를 이용한 방법인데 두 가지 다 OCR을 이용하는 곳이에요.
구글 드라이브는 로그인을 해야하는 불편함이 있지만 정확도가 높고, 웹사이트는 로그인할 필요가 없지만 정확도가 조금 떨어져요.
구글 드라이브
먼저 구글 드라이브를 활용한 방법부터 알아볼게요. 구글 홈페이지로 들어가 로그인을 한 뒤 오른쪽 위의 [메뉴]를 눌러주세요.
그럼 메뉴창이 뜨는데 그중에서 [드라이브]를 눌러주세요.
이곳 드라이브에 텍스트 추출을 원하는 jpg 이미지를 올릴 거예요. 왼쪽의 [새로 만들기]를 눌러주세요.
[새로 만들기]를 눌렀다면 이어서 [파일 업로드]를 눌러 jpg 이미지 파일을 업로드해주세요.정상적으로 업로드가 되었다면 아래 사진과 같이 jpg 이미지가 등록된 걸 확인할 수 있어요.
방금 업로드된 jpg 이미지 파일 위에서 [마우스 우클릭]을 한 후, [연결 앱]을 누르고, [Google 문서]를 눌러주세요.
그럼 문서를 편집할 수 있는 새로운 창이 열리는데 위쪽엔 방금 업로드했던 jpg 이미지가 있고, 아래쪽엔 이미지 안에 있던 텍스트가 써져 있어요. 이미지에 따라 글자가 100% 정확하지 않은 경우도 있으니 추출 후에는 꼼꼼히 한 번 확인해보는 게 좋아요. 그래도 제 경험상 구글 드라이브를 이용하는 방법은 굉장히 높은 정확도를 가지고 있어요. 추출한 텍스트를 저처럼 드래그해서 복사한 뒤 사용할 수도 있고, 다른 파일 형식으로 다운로드할 수도 있어요.
다운로드하는 방법은 왼쪽 위 [파일]을 누른 다음, [다운로드]를 눌러 원하는 파일 형식을 선택하면 돼요.
구글 드라이브를 이용하는 방법도 많이 어렵지 않지만 웹사이트를 이용하는 방법은 더 간단해요.
웹사이트 이용 방법
두 번째 방법은 웹사이트를 이용하는 방법이에요. 로그인 없이 간단히 할 수 있으니 바로 살펴볼게요. 먼저 아래의 웹사이트로 들어가 주세요.
웹사이트에 접속했다면 화면 중앙의 [파일 선택]을 눌러 텍스트를 추출할 jpg 이미지를 업로드해주세요.
업로드가 정상적으로 되었다면 파일 이름이 등록된 걸 확인할 수 있어요.
이제 본격적으로 글자를 추출해볼 거예요. 아래의 [Preview]를 눌러주세요.
상단에서 추출할 언어가 한국어인지를 확인한 다음 아래의 [OCR]을 눌러주세요.
그럼 아래에 추출된 글자가 보여요. 그런데 방금 전 구글 드라이브를 이용한 방법에 비해 정확도가 굉장히 떨어지는 걸 확인할 수 있어요. 글자와 이미지가 분명히 구분될수록 추출 정확도가 높아지고, 그렇지 못할 경우엔 보시는 것처럼 정확도가 많이 떨어져요. 이번엔 좀 심하게 정확도가 떨어지긴 했네요.
만약 추출이 정확히 되었다면 그대로 활용하시면 되고, 그렇지 못하다면 틀린 부분을 수정해서 활용할 수 있어요. 그리고 구글 드라이브와 같이 원하는 파일 형식으로 바꿔 저장도 가능해요. 예상하셨겠지만 텍스트 위의 [Download]를 누르고 원하는 파일 형식을 선택하면 돼요. 구글 드라이브보다 선택할 수 있는 파일 형식은 적지만 우리가 자주 사용하는 txt, doc, pdf 형식은 모두 가능해요.
이상으로 오늘은 jpg 이미지에서 텍스트를 추출하는 방법에 대해 알아봤어요. 두 가지 방법을 알려드렸는데 구글 로그인이 조금 번거롭긴 하지만 되도록 구글 드라이브를 이용하시는 걸 추천드려요. 이미지와 글자의 구분이 확실하다면 두 번째 방법을 추천드리고요. 저는 유익한 다른 정보로 또 인사드릴게요.
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