Ich habe hier bereits verschiedentlich davon berichtet, wie ich versucht habe, mich dem Thema Optical Character Regognition (OCR) zu nähern. Nach einigen interessanten Diskussionen in den vergangenen Monaten habe ich jetzt ein damit in Verbindung stehendes Projekt auf Gitlab aufgesetzt
Für meine Experimente benutze ich Tesseract. Diese Lösung existiert als fertige Anwendung und als Framework mit API, das man in eigene Projekte einbinden kann. NAchdem ich bereits einige Experimente mit der Anwendung gemacht habe, habe ich in den vergangenen Monaten mit dem Framework experimentiert. Dieses bietet die Möglichkeit, eingescannte Vorlagen zu analysieren und zum Beispiel zusätzlich zum erkannten Text auch die Koordinaten auszugeben, an denen der Text erkannt wurde - ergänzt um die Konfidenz.
Die Anwendung Tesseract kann .uzn-Dateien verarbeiten: Wird eine solche Datei gefunden, wird nicht das gesamte Bild verarbeitet, sondern nur die darin angegebenen Bereiche und Regionen.
Das neue Projekt auf Gitlab basiert auf dem Tesseract-Framework ist ein Editor zur Erstellung solcher Dateien: Ein Bild wird geladen und anschließend kann man auf dem Bild Regionen markieren, die in ihrer Gesamtheit als .uzn-Dateien gespeichert werden können.
Die eigentliche Idee war, dass damit Templates erzeugt werden können, die dann in einer Batchverarbeitung auf gescannte Dokumente angewendet werden - Anhand der Tatsache, für welche .uzn-Datei die meisten Regionen mit gefundenem und erkannten Text gefüllt werden könnte man dann eine KLassifikation nach Dokumentarten vornehmen und sie entsprechend in ein Dokumentenmanagementsystem (DMS) einfügen.
Man kann aber natürlich noch weitergehen und den aktuell vorhandenen Editor um eine direkte Anbindung zu einem DMS wie etwa Mayan erweitern. So könnte man sich dann einen Arbeitsablauf vorstellen, dass verschiedene .uzn-Dateien vorhanden sind - ein gescanntes Dokument wird geladen, die entsprechend korrekte .uzn-Datei ausgewählt und OCR dafür durchgeführt - die Regionen entsprechen den einzelnen Metadaten-Feldern und die gefundenen Inhalte werden als Metadaten zum archivierten Dokument direkt ins DMS abgelegt, indem entsprechende Funktionen der API des DMS benutzt werden.
Certstream, InfluxDB, Grafana und Netflix
16.04.2019
Nachdem ich vor kurzem über mein erstes Spielen mit dem certstream berichtete, habe ich weitere Experimente gemacht und die Daten zur besseren Auswertung in eine InfluxDB gepackt, um sie mit Grafana untersuchen zu können.
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Die sQLshell hat eine weitere Integration erfahren - obwohl ich eigentlich selber nicht viel dazu tun musste: Es existiert ein Projekt/Produkt namens steampipe, dessen Slogan ist select * from cloud; - Im Prinzip eine Wrapperschicht um diverse (laut Eigenwerbung mehr als 140) (cloud) data sources.
Weiterlesen...Nach der letzten losen Zusammenstellung (für mich) interessanter Links aus den Tiefen des Internet von 2024 folgt hier gleich die nächste:
Weiterlesen...Da ich seit nunmehr einem Jahr bei meinem neeun Arbeitgeber beschäftigt und damit seit ungefähr derselben Zeit für Geld mit Python arbeite, haben sich gewisse Antipathien gegenüber Python vertieft (ich kann mit typlosen Sprachen einfach nicht umgehen) - aber auch einige meiner Gründe, Python zu lieben sind ebenso stärker geworden. Einer davon ist der Fakt, dass eine Methode in Python mehr als einen Wert zurückgeben kann.
Weiterlesen...Manche nennen es Blog, manche Web-Seite - ich schreibe hier hin und wieder über meine Erlebnisse, Rückschläge und Erleuchtungen bei meinen Hobbies.
Wer daran teilhaben und eventuell sogar davon profitieren möchte, muß damit leben, daß ich hin und wieder kleine Ausflüge in Bereiche mache, die nichts mit IT, Administration oder Softwareentwicklung zu tun haben.
Ich wünsche allen Lesern viel Spaß und hin und wieder einen kleinen AHA!-Effekt...
PS: Meine öffentlichen GitHub-Repositories findet man hier - meine öffentlichen GitLab-Repositories finden sich dagegen hier.