スキャンした住民票をテキスト化するんでアプリ探してたんだが
数十ページ分とかでなければ
OS付属のSnipping Toolで十分だなこりゃ
そこそこ画数の多い漢字も正確に変換してくれた
今のところ誤字変換も無さそう
探検
【文字認識】OCRソフト(3文字目)【 自炊 】
2025/09/06(土) 20:13:56.97ID:H8EgYyo00
2025/09/06(土) 20:24:53.44ID:H8EgYyo00
OneNoteのテキスト抽出は操作が分かりやすいが
Snipping Toolと比べると誤認識が多くてまあまあ直しが必要
Snipping Toolと比べると誤認識が多くてまあまあ直しが必要
2025/09/09(火) 23:58:11.75ID:01QOxF3K0
>>660
Windows10のやつだとOCR機能が無かった
Windows10のやつだとOCR機能が無かった
663名無しさん@お腹いっぱい。
2025/09/10(水) 15:21:45.55ID:FaVREnhG0 11からの機能だったはず
664代行
2025/09/14(日) 08:47:38.72ID:E2z5dYHq0 外部ツールを使えばWindows10でもOCR使えるはず
2025/09/22(月) 20:57:38.33ID:gwiq/oAq0
bunkoOCRなんだけど
本文中に《 》で囲まれた文字がルビ扱いになるね
漢字《本文》 や 《|本文《ルビ》》 みたいの
【 】などに置き換えてるけど青空文庫の仕様だから仕方ないのかな
文字認識としては正しいのに
本文中に《 》で囲まれた文字がルビ扱いになるね
漢字《本文》 や 《|本文《ルビ》》 みたいの
【 】などに置き換えてるけど青空文庫の仕様だから仕方ないのかな
文字認識としては正しいのに
666名無しさん@お腹いっぱい。
2025/09/23(火) 03:22:27.09ID:tALN4ZQg0 内部的には0xFFF9-0xFFFBを使っているのですが、対応している環境が皆無なので
適当なフォーマットに変換してます。《 》じゃない文字でも出力できる必要がありますね。
ラノベだとわりと被るから
適当なフォーマットに変換してます。《 》じゃない文字でも出力できる必要がありますね。
ラノベだとわりと被るから
2025/10/03(金) 14:01:06.48ID:IYjy8lx+0
青空文庫のフォーマット考えたやつバカだよな
668名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/03(金) 14:11:13.88ID:kWlG0hPv0 >>667
SJIS しか使えない機材が多数だった時代に
特別なツール無しでそれこそワープロ専用機でも本を読み書きできることを目標に決められたフォーマットなんで足りないのは仕方ない
過去の遺物、epub とか使え
SJIS しか使えない機材が多数だった時代に
特別なツール無しでそれこそワープロ専用機でも本を読み書きできることを目標に決められたフォーマットなんで足りないのは仕方ない
過去の遺物、epub とか使え
669名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/03(金) 23:39:12.47ID:VUABJA2R0 縦書きのePubとか止めてくれ
670名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/04(土) 10:46:48.40ID:YYSU4Zh/0 >>669
なんで? 便利じゃん
なんで? 便利じゃん
2025/10/15(水) 21:52:29.81ID:4+SnkVL80
bunkoOCR使ってみたら、普通に読めるレベルに認識してすごい
ドキュメントスキャナーのソフトは、誤字があまりに多く読めなかったのでありがたい
windows版の新バージョン期待してます
ドキュメントスキャナーのソフトは、誤字があまりに多く読めなかったのでありがたい
windows版の新バージョン期待してます
2025/10/15(水) 23:40:03.08ID:4+SnkVL80
2025/10/17(金) 16:40:11.01ID:RuTaM5ue0
bunkoOCR on macOSで、旧字が大量にある縦書き文書のPDFをOCRしました
認識率がすごいですね、感動しました
で、これをPDFのテキストデータとして戻したいのですが、元のPDFの描画はそのまま
保持することはできますかね? 現行は書き出すとPDFのページは画像化するようですが
画像化でもかなりいけてますが、より高い解像度(600dpiとかそれ以上)って選べます?
あと、処理中はCPUが200%ぐらいしかいきませんが、もっと並列化とかもできる
ものなんですかね
認識率がすごいですね、感動しました
で、これをPDFのテキストデータとして戻したいのですが、元のPDFの描画はそのまま
保持することはできますかね? 現行は書き出すとPDFのページは画像化するようですが
画像化でもかなりいけてますが、より高い解像度(600dpiとかそれ以上)って選べます?
あと、処理中はCPUが200%ぐらいしかいきませんが、もっと並列化とかもできる
ものなんですかね
674名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/18(土) 01:32:44.93ID:sL8FEi0V0 >>673
画像の部分だけを処理したい場合は、「PDFから画像を抽出する」の方を選んで
画像の部分だけを処理して、エクスポートのボタンから
「全てのページ」「PDF(元の画像を保持する、ふりがなを無視する)」で出力すると
テキストで元々ある部分はそのままにされて、画像の部分にだけ透明テキスト埋め込みになるはずです。
Windows版に反映しようとしている途中に、ロジックにバグが見つかり
直している途中で、別のタスクが割り込んできてちょっと時間が取れていません。
お待たせして申し訳ない。
画像の部分だけを処理したい場合は、「PDFから画像を抽出する」の方を選んで
画像の部分だけを処理して、エクスポートのボタンから
「全てのページ」「PDF(元の画像を保持する、ふりがなを無視する)」で出力すると
テキストで元々ある部分はそのままにされて、画像の部分にだけ透明テキスト埋め込みになるはずです。
Windows版に反映しようとしている途中に、ロジックにバグが見つかり
直している途中で、別のタスクが割り込んできてちょっと時間が取れていません。
お待たせして申し訳ない。
675名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/18(土) 01:35:17.01ID:sL8FEi0V0 並列度はわざと落として、iPadとかでkillされないように調整してたのを元に戻すの忘れてますね。
次いじるときに調整できるようにするか、もっと並列度あげておきます。
次いじるときに調整できるようにするか、もっと並列度あげておきます。
676名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/21(火) 19:15:01.75ID:oUl8PwmQ0 いくつか試したのでレポ
DeepSeek OCR
一応日本語読める。いくつかのサンプルで試したところ、画像によっては途中でLLMが崩壊してしまうこともある。
英語は精度よさそうだけど、日本語の精度はちょいちょいミスがある感じがする。
dots.ocr
日本語も対応してて精度も良いんだけど、LLMに起因する「嘘」が時々混じるのが残念ポイント
少々の誤差を許容できるなら、精度よさそうでいい感じ
DeepSeek OCR
一応日本語読める。いくつかのサンプルで試したところ、画像によっては途中でLLMが崩壊してしまうこともある。
英語は精度よさそうだけど、日本語の精度はちょいちょいミスがある感じがする。
dots.ocr
日本語も対応してて精度も良いんだけど、LLMに起因する「嘘」が時々混じるのが残念ポイント
少々の誤差を許容できるなら、精度よさそうでいい感じ
2025/10/21(火) 21:09:05.68ID:4p/wAbxG0
bunkoOCRやyomitokuとどっちが精度が高いのよ
それが問題だ
PaddleOCRも新しいの出したよね
特化型vsリソース食いのごり押しVLMの戦い
それが問題だ
PaddleOCRも新しいの出したよね
特化型vsリソース食いのごり押しVLMの戦い
678名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/22(水) 00:35:00.94ID:Q8EWz51f0 PaddleOCR
日本語の縦書きで試してみた。
合っているところはほぼ合ってるけど、なぜか認識に失敗しているところが所々ある。
認識結果が所々飛ぶイメージ。ふりがなは律儀に認識してるけど、多分座標で自前で何とかしないとだめっぽ。
認識結果は失敗の出方に特性があって評価が難しいけど、独断と偏見でいうと
dots.ocr > PaddleOCR > DeepSeek OCR
の順に精度がよさそう。ただし、自前で環境構築するのはどれもちょい面倒。
Dockerイメージあるならそれ使った方が楽できる。
なお、独断と偏見によるとbunkoOCRやyomitokuの方が日本語性能はずっと高そう。
多言語対応すると、個別の性能はチューンされきってない感じがしますね。
日本語の縦書きで試してみた。
合っているところはほぼ合ってるけど、なぜか認識に失敗しているところが所々ある。
認識結果が所々飛ぶイメージ。ふりがなは律儀に認識してるけど、多分座標で自前で何とかしないとだめっぽ。
認識結果は失敗の出方に特性があって評価が難しいけど、独断と偏見でいうと
dots.ocr > PaddleOCR > DeepSeek OCR
の順に精度がよさそう。ただし、自前で環境構築するのはどれもちょい面倒。
Dockerイメージあるならそれ使った方が楽できる。
なお、独断と偏見によるとbunkoOCRやyomitokuの方が日本語性能はずっと高そう。
多言語対応すると、個別の性能はチューンされきってない感じがしますね。
2025/10/22(水) 10:45:15.53ID:QmjHWyGj0
参考になった。ありがとう
今DoclingやVLM OCRとか流行りだけど期待のDeepseek OCRしょぼーんやな
ローカルLLMとかも性能向上そろそろ限界かな
今DoclingやVLM OCRとか流行りだけど期待のDeepseek OCRしょぼーんやな
ローカルLLMとかも性能向上そろそろ限界かな
2025/10/22(水) 19:38:07.66ID:YZI2zzo60
精度90%って高そうだけど10文字に1文字はずっこけるってことだから使えんよな
95%は20文字に1文字はずっこけ これもきっつ
98%は50文字に1文字はずっこけ ここら辺になると実用的やな
95%は20文字に1文字はずっこけ これもきっつ
98%は50文字に1文字はずっこけ ここら辺になると実用的やな
681名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/22(水) 22:11:37.43ID:q0StTNJ80 もう全部DeepSeekOCRでいいや
bunko も yomitoku もバイバイ
bunko も yomitoku もバイバイ
682名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/23(木) 18:57:28.03ID:zLYIM62O0 DeepSeek 中国製だから漢字圏では勝ってしまう可能性大有り
683名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/23(木) 22:55:35.97ID:Sj2lpXBu0 >>682
なお字体
なお字体
2025/10/23(木) 23:59:05.09ID:F491YrjO0
依然としてbunkoOCRがトップ
685名無しさん@お腹いっぱい。
2025/10/24(金) 06:27:27.27ID:Cv7etXwJ0 欧米製:Tesseract、EasyOCR
中国製:dots.ocr、PaddleOCR、DeepSeek OCR
日本製:bunkoOCR、yomitoku、NDL OCR
フリーのOCRをまとめてみたが実行・利用するにはプログラミング知識(可能ならGPUも)が必須なのが多い印象
フロントエンドができればTesseractやbunkoOCR以外も少しは普及しそう
中国製:dots.ocr、PaddleOCR、DeepSeek OCR
日本製:bunkoOCR、yomitoku、NDL OCR
フリーのOCRをまとめてみたが実行・利用するにはプログラミング知識(可能ならGPUも)が必須なのが多い印象
フロントエンドができればTesseractやbunkoOCR以外も少しは普及しそう
2025/10/24(金) 06:59:00.70ID:5Fw7+vc80
日本製は日本語だけ?
せねて、英語やフランス語とか西洋だけでもいけるといい
せねて、英語やフランス語とか西洋だけでもいけるといい
2025/10/24(金) 07:00:55.18ID:5Fw7+vc80
まか、日本製はモデルサイズが圧倒的に小さくて日本語性能優秀ってのが特徴であるが
2025/10/29(水) 10:41:12.98ID:kULpbrQP0
pythonとかわかんね。これならdeepseek ocr簡単に使えるの? https://github.com/TimmyOVO/deepseek-ocr.rs https://egg.5ch.net/test/read.cgi/software/1711002779/l50
689名無しさん@お腹いっぱい。
2025/11/03(月) 03:43:04.79ID:xDQZqNcO0 DeepSeek-OCRはvLLM版じゃないと本気出してくれなさそう
ってことらしい。また試すか
ってことらしい。また試すか
690名無しさん@お腹いっぱい。
2025/11/06(木) 06:29:20.69ID:RXGQOp/A0 YomiTokuがCPUでも高速に動くように進化したらしい
2025/11/16(日) 19:48:56.44ID:UMKxDmno0
bunkoOCRで三桁の数字がバラバラになってしまうのが結構あった
123が132や231になったり二桁や四桁は問題ないけど
123が132や231になったり二桁や四桁は問題ないけど
692名無しさん@お腹いっぱい。
2025/11/16(日) 20:13:58.10ID:+ptPvWyC0 なんで3桁だけなんやろ
ちょっとテストしてみるわ。よければサンプルいただけますか
ちょっとテストしてみるわ。よければサンプルいただけますか
2025/11/16(日) 20:32:03.06ID:UMKxDmno0
>>544のとこに送っておきました
694名無しさん@お腹いっぱい。
2025/11/16(日) 21:08:13.64ID:+ptPvWyC0 >>693
ありがとうございます。
手元の最新の開発中バージョンでは、101のところが上手くいっているみたいなので、早くリリースできるようにします。
割注と縦中横の判定をいじって上手くいくようになった気がする
ありがとうございます。
手元の最新の開発中バージョンでは、101のところが上手くいっているみたいなので、早くリリースできるようにします。
割注と縦中横の判定をいじって上手くいくようになった気がする
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