Implementasi Pengenalan Tulisan Cetak Menggunakan Tesseract Dan Komunikasi Jaringan Menggunakan Python

Penulis

Abstrak

Dokumen cetak masih digunakan di banyak industri untuk menyimpan informasi penting dalam satu format: faktur, kwitansi, dan dokumen cetak lainnya. Ini menjadi masalah ketika formulir informasi digital diperlukan dari dokumen cetak. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat mengubah gambar dokumen untuk dicetak menjadi string, sehingga tidak perlu memasukkan data secara manual ke dalam komputer. Saat ini, salah satu teknologi yang mengenali huruf dalam gambar adalah Optical Character Recognition (OCR) yang terdapat di dalamnya. diprogram untuk melakukan segmentasi, ekstraksi fitur, klasifikasi, pelatihan, dan pengenalan. Namun, akurasi Tesseract bergantung pada kualitas gambar, noise, dan ukuran font, sehingga diperlukan pemrosesan gambar tambahan. Oleh karena itu, alat pemindaian portabel untuk dokumen cetak dikembangkan dalam penelitian ini Menggunakan OCR Tesseract dengan langkah-langkah pemrosesan gambar: Grayscale, Unsharp Mask, Threshold, dan ekstensi dengan pustaka menggunakan komunikasi jaringan menggunaka python. Arial, fake receipt dan calibri dengan ukuran 11, 12 dan 14 memberikan tingkat akurasi rata -rata sebesar 93.33%.

Kata kunci— Optical Characther Recognition, Tesseract, Pemindaian Portbel, Pemprosesan gambar, Komunikasi Jaringan menggunakan python, paramiko.

Referensi

Mobile Operating System Market Share Worldwide

- April 2019. 2019. Statcounter. Retrieved from http://gs.statcounter.com/os-marketshare/mobile/worldwide

Kayethri D, Dharunya R, Harini M,

TECHNIQUES= Computer Science & Engineering: An International Journal (CSEIJ), Vol 12, No 6, December 2022 DOI:10.5121/cseij.2022.12614 145

A. Chaudhuri, K. Mandaviya, P. Badelia, and S. K.

Ghosh,

Studies in Fuzziness and Soft Computing, vol. 352,

Springer Verlag, 2017, pp. 9-41. doi: 10.1007/978- - 319-50252-6 2.

Ariefsyahnakri

MENGGUNAKAN TESSERACT DAN OPENCV= Diterima pada 20 Februari 2022; diterbitkan pada 31 Desember 2022.

Ali Firdaus, M. Syamsu Kurnia, Tia Shafera, Wahyu

Istalama Firdaus.

Recognition (OCR) Pada Masa Pandemi Covid-19=

J urnal JUPITER, Vol. 13, No. 2, Bulan Oktober, Tahun 2021 Hal. 188 - 194.

N Venkata Rao and D. Ascssastry, "Optical Character Recognition Technique Algorithms,"

Journal of Theoretical and Applied Information

Technology, vol. 20, no. 2, 2016, [Online]. Available: www.jatit.org

E. H. A. and R. N,

Approach,= Signal & Image Processing: An International Journal, vol. 6, no. 4, pp. 01-18, Aug., doi: 10.5121/sipij.2015.6401.

C. Kanan and G. W. Cottrell,

G. Deng,

J. Yousefi,

. R. A. Wiryawan and N. R. Rosyid,

Diterbitkan

2024-02-01

Terbitan

Bagian

Program Studi S1 Teknik Elektro