Gridone사의 'Ai InspectorOne: Table Classifier Detector'를 사용했습니다.
먼저, 인식하고자 하는 이미지파일 폴더경로를 지정하면 다음과 같은 화면으로 넘어갈 수 있습니다.
분석, 분류, 템플릿 만들기 등 기능을 사용할 수 있습니다.
Analyze화면입니다. 폴더에 있는 이미지파일을 가져와 options설정에서 Row, Column, Margin을 조절할 수 있습니다. 하나의 이미지파일에 맞추지 말고, 모든 이미지파일의 평균에 해당하는 값을 넣어줍니다. 단, Margin은 지정하면 인식률이 저하할 수 있기때문에 잘 사용하지 않는다고 합니다. 하지만 저는 테스트를 위해 설정을 해봤습니다.
Analyze를 마치고 Classify로 넘어갑니다.
Classify의 첫 화면입니다. Auto와 Manual이 있습니다.
Auto실행결과 분류가 되지않아 Manual로 2개로 분류해줬습니다.
분석된 셀갯수를 보고 2가지 조건을 걸어 2개로 나눠주었습니다.
나눈 테이블을 기준으로 각각 템플릿을 만들어 주도록 합니다.
먼저 테이블을 대표할수 있는 템플릿을 설정해 줍니다.
"MAKE TEMPLET"으로 템플릿을 생성할 수 있습니다.
그 중 대표템플릿을 선택하여 "USE THIS TEMPLET"을 눌러줍니다.
데이터를 가져올 영역을 선택해줍니다. 영역을 선택한 후 마우스 오른쪽 버튼으로 Add cell.. 을 누르면 각 셀이 추가됩니다.
각 셀이 분할되어 추가되었습니다.
이제, 각 영역별로 데이터 타입을 지정해줍니다.
문자는 영어, 한글, 일본어를 지원합니다. 숫자는 number타입을 지정해줍니다.
Process file로 넘어갑니다. Minimum Target Score에서 정확도 최솟값을 지정할 수 있습니다.
try all은 큰 차이가 없다고 합니다..
그 후, Verify template을 눌러주어 템플릿을 확인해 줍니다.
확인이 된 후에 Process template, 프로세스를 진행합니다.
위 화면은 템플릿 프로세스가 진행중인 화면입니다.
우측 상단의 초록색 버튼인 'OPEN RESULT'를 눌러주면 위 화면처럼 엑셀에서 데이터가 들어온 것을 확인할 수 있습니다.
이상으로 마치겠습니다.
