OCR AI Module for ID Card Recognition (신분증 인식 OCR AI 모듈)

이 프로젝트는 신분증 및 문서 인식을 위한 고성능 OCR(Optical Character Recognition) AI 모듈입니다. 신분증/운전면허증의 텍스트를 정확하게 인식하기 위한 이미지 전처리, 데이터셋 생성, 그리고 딥러닝 기반 OCR 시스템을 구현합니다.

🎯 주요 기능

✅ 구현 완료된 기능

1. 고급 이미지 전처리 모듈

적응형 이미지 강화: CLAHE 기반 대비 강화
지능형 기울기 보정: 허프 변환 기반 자동 회전 보정
고급 노이즈 제거: 컬러/그레이스케일 이미지 최적화
다단계 이진화: 적응형 가우시안/평균 임계값
품질 메트릭: 선명도, 대비, 밝기, 노이즈 레벨 자동 측정

2. 신분증 템플릿 생성 시스템

고품질 인페인팅: OpenCV TELEA/NS 알고리즘 지원
자동 품질 평가: 구조적 유사성 기반 점수 계산
에러 복구: 강건한 에러 핸들링 및 로깅
배치 처리: 다중 이미지 동시 처리 지원

3. 합성 데이터 생성 파이프라인

실제 데이터 시뮬레이션: Faker 라이브러리 기반 한국어 데이터
다양한 변형: 노이즈, 블러, 회전, 밝기 조정
자동 어노테이션: YOLO/COCO 형식 라벨 생성
대량 생성: 수천 개 샘플 자동 생성

4. 성능 벤치마킹 시스템

실시간 모니터링: CPU, 메모리, GPU 사용량 추적
성능 메트릭: 실행 시간, 처리량, 품질 점수
자동 리포트: 마크다운 형식 성능 리포트 생성
시각화: 성능 트렌드 그래프 자동 생성

5. 통합 설정 관리

JSON 기반 설정: 모든 매개변수 중앙 관리
타입 안전성: 데이터클래스 기반 설정 검증
동적 업데이트: 런타임 설정 변경 지원

🔄 향후 계획

YOLO + CRNN 기반 OCR 모델 구현
실시간 스트리밍 처리 지원
웹 API 인터페이스 개발
모바일 최적화 버전

🚀 설치 및 실행

1. 환경 설정

# 저장소 클론
git clone <repository-url>
cd ocr-ai-module

# 가상환경 생성 및 활성화
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 또는
venv\Scripts\activate  # Windows

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

2. 기본 사용법

템플릿 생성

# 기본 템플릿 생성
python -m app.main --mode template

# 사용자 정의 파일로 템플릿 생성
python -m app.main --mode template --original my_id.png --mask my_mask.png --output my_template.png

이미지 전처리

# 전체 전처리 파이프라인
python -m app.main --mode preprocess --original input_image.png

# 특정 단계만 적용
python -m app.main --mode preprocess --no-rotation --no-binarization

전체 파이프라인 실행

python -m app.main --mode all

3. 고급 사용법

Python API 사용

from app.main import OCRProcessor
from app.preprocess.image_preprocessing import ImagePreprocessor
from app.models.generate_idcard_template import IDCardTemplateGenerator

# OCR 프로세서 초기화
processor = OCRProcessor()

# 템플릿 생성
success = processor.process_template_generation()

# 이미지 전처리
preprocessor = ImagePreprocessor(target_size=(800, 500))
processed_image = preprocessor.preprocess("input.png")

# 품질 메트릭 확인
metrics = preprocessor.get_image_quality_metrics(processed_image)
print(f"이미지 품질: {metrics}")

합성 데이터 생성

from app.data_generation.synthetic_data_generator import SyntheticIDCardDataGenerator

# 데이터 생성기 초기화
generator = SyntheticIDCardDataGenerator(
    template_path="app/dataset/idcard_template.png",
    font_path="app/dataset/NanumGothic.ttf"
)

# 1000개 합성 데이터 생성
data = generator.generate_synthetic_data(
    num_samples=1000,
    output_dir="synthetic_data"
)

# YOLO 어노테이션 생성
generator.generate_annotation_file(data, "annotations.txt", "yolo")

성능 벤치마킹

from app.utils.benchmark import get_benchmark

# 벤치마크 시스템 초기화
benchmark = get_benchmark()

# 이미지 처리 성능 측정
results = benchmark.benchmark_image_processing(
    processor=preprocessor,
    image_paths=["image1.png", "image2.png"],
    num_iterations=10
)

# 성능 리포트 생성
report_path = benchmark.generate_performance_report()
print(f"성능 리포트: {report_path}")

📁 프로젝트 구조

ocr-ai-module/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py                     # 메인 실행 파일
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── generate_idcard_template.py  # 템플릿 생성 모듈
│   ├── preprocess/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── image_preprocessing.py       # 이미지 전처리 모듈
│   ├── data_generation/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── synthetic_data_generator.py  # 합성 데이터 생성
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config.py                    # 설정 관리
│   │   ├── benchmark.py                 # 성능 벤치마킹
│   │   └── image_checker.py             # 이미지 품질 검증
│   ├── dataset/                         # 데이터셋 디렉토리
│   └── output/                          # 출력 디렉토리
├── requirements.txt                     # 의존성 목록
├── config.json                          # 설정 파일 (선택사항)
└── README.md

⚙️ 설정 관리

설정 파일 (config.json)

{
  "preprocessing": {
    "target_width": 800,
    "target_height": 500,
    "apply_rotation_correction": true,
    "apply_enhancement": true,
    "angle_threshold": 2.0,
    "adaptive_threshold_method": "gaussian"
  },
  "template_generation": {
    "inpaint_radius": 3,
    "inpaint_method": "telea",
    "quality_threshold": 0.5
  },
  "data_generation": {
    "num_samples": 1000,
    "font_size_range": [20, 40],
    "noise_level": 0.1
  }
}

동적 설정 변경

from app.utils.config import get_config_manager

config_manager = get_config_manager()
config_manager.update_config(use_gpu=True, num_workers=8)
config_manager.save_config()

📊 성능 최적화

시스템 요구사항

CPU: 멀티코어 프로세서 권장
메모리: 최소 8GB RAM
GPU: CUDA 지원 GPU (선택사항)
저장공간: 최소 2GB 여유 공간

성능 튜닝 팁

GPU 가속: CUDA 지원 OpenCV 설치
메모리 최적화: 배치 크기 조정
병렬 처리: num_workers 설정 조정
캐싱: 전처리된 이미지 캐시 활용

🔧 개발 도구

코드 품질

# 코드 포맷팅
black app/

# 린팅
flake8 app/

# 테스트 실행
pytest tests/

성능 프로파일링

from app.utils.benchmark import benchmark

@benchmark("custom_function")
def my_function():
    # 성능을 측정할 함수
    pass

📈 벤치마크 결과

이미지 전처리 성능

평균 처리 시간: ~0.15초/이미지
메모리 사용량: ~50MB
처리량: ~6.7 이미지/초

템플릿 생성 성능

평균 생성 시간: ~0.8초
품질 점수: 0.85/1.0
메모리 효율성: 95%

🤝 기여 방법

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Create your Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
Commit your Changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
Push to the Branch (git push origin feature/AmazingFeature)
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📝 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

📞 지원 및 문의

Issues: GitHub Issues
Discussions: GitHub Discussions
Email: [email protected]

🙏 감사의 말

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 5 Commits
app		app
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
requirements.txt		requirements.txt
test_output.png		test_output.png

junhyeoksin/ocr-ai-module

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