エロゲのSS(ScreenShot)をGoogleのCloudVisionを使ってOCRする
エロゲ(Visual Novel)のSSのOCR(文字認識)はEvernoteでなされた記事があるが、
実際にやってみるとあまり上手くいかなかった。
これは、SSは通常背景の上にテキストボックスがあるが、透過度の設定値を上げることによって一様でないノイズが文字に加わることが考えられる。
OCRのソフトには、TesseractやGoogleCloudVisionなどがある。
Tesseractのversion4.0でneural networkを用いるようになったので有用そうではあるが、今回はCloudVisionを使う。（tesseract3系を使っていたけど全く上手く認識できなかった）
細かいことは一旦置いて、結果から。
この画像だと、
CHAPTER 2-4IR 11【 芳乃/気の緩みは怪我の元です。ぽくないと思います
と認識されている。CHAPTERも認識されているがまあまあ上手く認識できている。
次にこの画像だと、
0O
とだけ認識されている。
これは、
St1-E中庭3むコクナプラネタリウム鑑賞会VALプ一緒に星空みませんか?0天文同好会主催3(をこ!?テニス部部員募集中:部 lito0者大歓迎「あ のiEANの認はあります扉を開ましょうAl ...ダンス部.カ中夜祭
と認識されています。テキストボックス以外のところも認識されている。
例は示しませんが、SAVELOADなどの文字も認識される場合が多い。
しかし、私はSSのOCR結果の一覧を作ってそのとき貼りたいSSを文字列検索して見つけることができればいいので問題ない。
実行コードはR言語を用いた。ただ私がやりやすいのを使っただけでPythonでもできる。
コードはd.hatena.ne.jpを参考にした。
Rを初めて実行する方は、
install.packages("httr")
install.packages("base64enc")
install.packages("imguR")を実行するといい。
コード中ではimgurにアップされている自分のalbumのSSに対してOCRをかけるようになっている。（私がそうやって管理しているので）
ローカルにあるSSを認識したい場合は参考元を見ながらやればできると思う。
rm(list=ls())
#sizeを引数に取るように変更しました
getResult <- function(f, type = "TEXT_DETECTION",size){
library("httr")
library("base64enc")
CROWD_VISION_KEY <- "********************" #your api key
u <- paste0("https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=", CROWD_VISION_KEY)
img <- readBin(f, "raw", size)
base64_encoded <- base64encode(img)
body <- list(requests = list(image = list(content = base64_encoded),
features = list(type = type,
maxResults = 5),
imageContext= list(languageHints = "ja"))
)
res <- POST(url = u,
encode = "json",
body = body,
content_type_json())
}
library(imguR)
user_name <- '*********' #your imgur username
tkn <- imgur_login()
if(!account_verified(token = tkn))
send_verification(token = tkn)
account(token = tkn)
album<-get_album("*****") #your album url http://imgur.com/a/*****
album_title<-album$title
imagesNumber <- album$images_count
for(i in 1:imagesNumber){
#imageURL <- c(imageURL,album$images[[i]]$link)
filename <-album$images[[i]]$link
size <- album$images[[i]]$size
res <- getResult(filename, "TEXT_DETECTION",size)
textbox<-content(res)$responses[[1]]$textAnnotations[[1]]$description
textbox <- gsub("\n","",textbox)
temp <- c(filename,textbox,album_title)
write.table(x = t(temp), file = "imgur_ocr.csv", col.names=FALSE,sep = ",", append = T)
}
opencvのテキスト領域検出などを用いてテキストボックスの一番大きい領域を抽出してからOCRにかければ精度は上がるかもしれない。
ちなみに、CloudVisionは7336枚認識させて1066円です、60日以内なので無料ですが。
また、プログラム自体初心者の方は、
でRStudioを起動して上のコードを実行すれば良いと思います（たぶん）。
