점수 시력

ScoreSight - 점수판, 앱, 게임 등을 위한 실시간 OCR

ScoreSight는 점수판, 애플리케이션, 비디오 및 게임과 같은 실시간 업데이트 스트림에서 텍스트를 추출하도록 설계된 OCR(광학 문자 인식) 애플리케이션입니다.

Python으로 작성되었으며 다음 기술을 활용합니다.

• Qt6: 그래픽 사용자 인터페이스를 생성하기 위한 크로스 플랫폼 GUI 툴킷입니다.
• OpenCV: 이미지 및 비디오 처리를 위한 컴퓨터 비전 라이브러리입니다.
• Tesseract OCR: 이미지에서 텍스트를 인식하기 위한 오픈 소스 OCR 엔진입니다.

점수판과 게임을 위한 지구상 최고의 무료 실시간 OCR 도구입니다.

프로젝트 지원을 위해 기부하고 싶다면 GitHub 또는 Patreon에서 기부할 수 있습니다.

특징

• Windows, Mac 및 Linux에서 기본적으로 작동합니다(이 작업을 수행하는 유일한 점수판 OCR 도구).
• 입력/캡처: USB, NDI, 화면 캡처, URL/RTSP, 비디오 파일 등
• 원근 교정
• 이미지 처리 및 이진화 기술, 로컬, 글로벌 등
• 텍스트 파일(.txt, .csv, .xml)로 출력
• 로컬 서버를 통한 HTTP 출력: HTML, JSON, XML 및 CSV 엔드포인트
• OCR 데이터로 외부 HTTP 서비스 호출
• 구성 프로필 가져오기 및 내보내기
• 통합: OBS(websocket), vMix(API), NewBlue FX Titler(API), UNO(API), 일반 HTTP API
• 초당 최대 30개 업데이트
• 무제한 탐지 상자
• 안정화 알고리즘을 사용한 카메라 범프 및 드리프트 보정
• 무제한 장치 또는 동일한 장치에서 인스턴스 열기
• 점수판 글꼴, 일반 글꼴, 심지어 "점" 표시까지 감지합니다.
• 12개 언어로 번역됨(영어, 독일어, 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 일본어, 한국어, 네덜란드어, 폴란드어, 포르투갈어, 러시아어, 중국어)
• OCR 훈련 데이터를 수집하고 내장된 도구로 주석을 답니다.

가격: 무료.

용법

매우 짧은 비디오 튜토리얼:

추가 가이드:

• 내부 HTTP 서버를 사용하는 방법
• vMix에 연결하는 방법
• 외부 서비스에 API 요청을 보내는 방법
• OCR 훈련 데이터를 수집하고 주석을 추가하는 방법

설치

다운로드 가능한 실행 파일 및 설치 프로그램은 릴리스 페이지를 참조하세요.

설치에 대한 도움말은 설치 가이드를 참조하세요.

소스에서 실행 및 빌드

전제 조건

• 파이썬 3.11
• 자식

절차

1. 저장소를 복제합니다.

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

2. 필요한 종속성을 설치합니다.

pip install -r requirements.txt

Mac 및 Windows의 경우 requirements-mac.txt 및 requirements-win.txt 에 추가 종속성이 있습니다.

3. .env 파일을 만듭니다. .github/worksflows/build.yaml 파일에서 파일 내용을 확인하세요.

윈도우

Windows에 설치하려면 몇 가지 추가 단계가 필요합니다.

• https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ C++ 빌드 도구를 다운로드하여 설치합니다.
• $ cd src/win32DeviceEnum && python.exe setup.py build_ext --inplace 로 win32DeviceEnum pyd를 빌드합니다.

맥OS

Mac, 특히 Arm64에서는 종속성을 수동으로 설치해야 합니다. 이는 ./github/actions/build.yaml 파일에 반영됩니다.

1. 신딜립

저장소에서 프로젝트를 가져와 로컬로 빌드

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

2. 테서로크

저장소에서 프로젝트를 가져와 로컬로 빌드합니다. 이는 /opt/homebrew 에 Homewbrew가 있다고 가정하지만 /usr/local 에 있으면 추가 플래그가 필요하지 않습니다.

 $ 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

소스에서 실행

1. UI 파일을 Python으로 컴파일합니다.

   . / scripts / compile_ui.ps1

2. 애플리케이션을 실행합니다:

   python main.py

3. 화면의 지시에 따라 점수판 이미지를 로드하고 텍스트를 추출합니다.

실행 파일 빌드

배포 가능한 .exe나 .app 또는 설치 프로그램을 빌드하고 싶을 수도 있습니다. 이는 PyInstaller를 사용하면 가능합니다.

실행 파일을 빌드하려면 PyInstaller를 실행하세요.

맥OS

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

윈도우

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

리눅스

 pyinstaller --clean --noconfirm scoresight.spec

기여

기여를 환영합니다! 이 프로젝트에 기여하고 싶다면 다음 단계를 따르세요.

1. 저장소를 포크하십시오.
2. 기능이나 버그 수정을 위한 새 분기를 만듭니다.
3. 변경하고 커밋합니다.
4. 변경 사항을 포크된 저장소에 푸시합니다.
5. 끌어오기 요청을 제출하세요.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스로 배포됩니다.

연락하다

질문이나 제안 사항이 있으면 언제든지 저장소에 문제를 남겨주세요. [email protected]로 이메일을 보내실 수도 있습니다.

비즈니스 문의

필요에 따라 ScoreSight를 제작하기 위해 개발팀과 계약을 맺고 싶다면 [email protected]에 문의하세요.