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ScoreSight - スコアボード、アプリ、ゲームなどのリアルタイム OCR

ScoreSight は、スコアボード、アプリケーション、ビデオ、ゲームなどのリアルタイム更新ストリームからテキストを抽出するように設計された OCR (光学文字認識) アプリケーションです。

これは Python で書かれており、次のテクノロジーを利用しています。

• Qt6: グラフィカル ユーザー インターフェイスを作成するためのクロスプラットフォーム GUI ツールキット。
• OpenCV: 画像およびビデオ処理用のコンピューター ビジョン ライブラリ。
• Tesseract OCR: 画像からテキストを認識するためのオープンソース OCR エンジン。

これは、スコアボードやゲーム用に地球上で最高の無料リアルタイム OCR ツールです。

プロジェクトをサポートするために寄付したい場合は、GitHub または Patreon で行うことができます。

特徴

• Windows、Mac、Linux でネイティブに動作します (これを実行する唯一のスコアボード OCR ツール)
• 入力/キャプチャ: USB、NDI、スクリーンキャプチャ、URL / RTSP、ビデオファイルなど。
• 遠近感補正
• 画像処理および二値化技術、ローカル、グローバルなど。
• テキスト ファイル (.txt、.csv、.xml) への出力
• ローカルサーバー経由の HTTP 出力: HTML、JSON、XML、CSV エンドポイント
• OCRデータを使用して外部HTTPサービスを呼び出す
• 構成プロファイルのインポートとエクスポート
• 統合: OBS (WebSocket)、vMix (API)、NewBlue FX Titler (API)、UNO (API)、汎用 HTTP API
• 最大 30 更新/秒
• 無制限の検出ボックス
• 安定化アルゴリズムによるカメラのバンプとドリフトの補正
• 無制限のデバイス、または同じデバイス上でインスタンスを開く
• スコアボードのフォント、一般的なフォント、さらには「ドット」インジケーターも検出します
• 12言語に翻訳（英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、イタリア語、日本語、韓国語、オランダ語、ポーランド語、ポルトガル語、ロシア語、中国語）
• OCR トレーニング データを収集し、組み込みツールで注釈を付ける

価格：無料。

使用法

非常に短いビデオチュートリアル:

追加のガイド:

• 内部HTTPサーバーの使用方法
• vMix への接続方法
• APIリクエストを外部サービスに送信する方法
• OCR トレーニング データを収集して注釈を付ける方法

インストール

ダウンロード可能な実行可能ファイルとインストーラーについては、リリース ページを参照してください。

インストールのヘルプについては、インストール ガイドを参照してください。

ソースからの実行と構築

前提条件

• Python 3.11
• git

手順

1. リポジトリのクローンを作成します。

git clone https://github.com/occ-ai/scoresight.git

2. 必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

Mac と Windows の場合、 requirements-mac.txtとrequirements-win.txtにさらに依存関係があります。

3. .envファイルを作成します。 .github/worksflows/build.yamlファイルのファイルの内容を確認してください。

窓

Windows にインストールするには追加の手順がいくつかあります。

• https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ C++ ビルド ツールをダウンロードしてインストールします。
• $ cd src/win32DeviceEnum && python.exe setup.py build_ext --inplaceで win32DeviceEnum pyd をビルドします。

MacOS

Mac、特に Arm64 では、依存関係を手動でインストールする必要があります。これは ./github/actions/build.yaml ファイルに反映されます。

1. シンディリブ

リポジトリからプロジェクトを取得し、ローカルでビルドします

 $ git clone https://github.com/nocarryr/cyndilib.git
$ cd cyndilib
$ pip install setuptools numpy cython
$ pip install .

2. テッセロクロ

リポジトリからプロジェクトを取得し、ローカルでビルドします。これは Homewbrew が/opt/homebrewにあることを前提としていますが、 /usr/localにある場合は追加のフラグを立てる必要はありません。

 $ git clone https://github.com/sirfz/tesserocr.git
$ cd tesserocr
$ /opt/homebrew/brew install tesseract leptonica
$ PATH="$PATH:/opt/homebrew/bin" CPPFLAGS="-I/opt/homebrew/include -L/opt/homebrew/lib" python3 -m pip install --no-binary tesserocr tesserocr

ソースから実行する

1. UI ファイルを Python にコンパイルします。

   . / scripts / compile_ui.ps1

2. アプリケーションを起動します。

   python main.py

3. 画面上の指示に従って、スコアボードの画像をロードし、テキストを抽出します。

実行可能ファイルをビルドする

配布可能な .exe や .app、さらにはインストーラーを構築したい場合があります。これは PyInstaller を使用すると可能です。

実行可能ファイルをビルドするには、PyInstaller を実行します。

MacOS

 pyinstaller --clean --noconfirm scoresight.spec -- --mac_osx

窓

 pyinstaller --clean --noconfirm scoresight.spec -- --win

Linux

 pyinstaller --clean --noconfirm scoresight.spec

貢献する

貢献は大歓迎です！このプロジェクトに貢献したい場合は、次の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能またはバグ修正用に新しいブランチを作成します。
3. 変更を加えてコミットします。
4. 変更をフォークされたリポジトリにプッシュします。
5. プルリクエストを送信します。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてリリースされています。

接触

ご質問やご提案がございましたら、お気軽にリポジトリに問題を残してください。 [email protected] に電子メールを送信することもできます。

ビジネスに関するお問い合わせ

お客様のニーズに合わせて ScoreSight を製品化するために開発チームと契約したい場合は、[email protected] までご連絡ください。