[OCR/AI] Upstage OCR 모델 API 신청부터 직접 사용해보자(코랩)
안녕하세요, 이번 포스팅에서는 OCR 의 “신흥강자” Upstage 의 OCR API를 사용하여 테스트 이미지를 인식해보겠습니다. OCR 테스를 위해서는 먼저 Upstage 에 회원 가입 후 Console에 접속하여 API 사용을 위한 준비를 마치고, Colab과 같은 jupyter notebook 환경에서 테스트를 진행해 보고자 합니다. 8가지 이상의 여러 OCR 서비스들을 테스트 해보았을 때, Upstage의 Document AI 서비스는 신생 서비스이지만, 신청 및 사용 절차가 상대적으로 간편하여 사용 복잡도나 난이도가 쉬운 편이라고 생각됩니다.
0. Upstage OCR API 신청 하기
0-1.회원가입
Upstage 홈페이지에 접속하면, Document AI 라는 서비스가 보입니다.
해당 서비스를 클릭하면, 아래와 같은 “무료 크레딧 증정 이벤트” 팝업창을 볼 수 있을 겁니다.
0-2. 콘솔 이동
팝업창을 클릭하면 회원가입을 진행한 후, 로그인을 하면, Console로 이동하게 됩니다.
0-3. 결제 수단 등록
서비스 사용을 위해서는 카드 정보를 입력하여 결제 수단을 먼저 등록해야 합니다. Billing 페이지에서는 각 프로젝트 별로 서비스 이용에 대한 요금이 나옵니다.
0-4. 프로젝트 생성
Upstage의 OCR 서비스인 Document AI 를 사용하기 위해 Create New Project를 클릭해 새로운 프로젝트를 생성합니다.
아래 두 프로젝트는 기존에 제가 생성해놓은 프로젝트입니다. 새롭게 생성된 프로젝트는 아래 리스트에 추가되겠죠?
Project명은 랜덤하게 assign 되나 원하는 이름으로 변경해도 됩니다. Create 를 클릭해 생성합니다.
0-5. Token 생성
새로운 프로젝트가 생성되면, 해당 프로젝트 페이지로 자동으로 이동하게 됩니다. Access Token을 클릭해 새로운 토큰을 생성합니다.
토큰명 또한 자동으로 생성됩니다. Create 을 눌러 생성합니다.
이제 토큰 Key 정보가 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 이 토큰을 가지고, 코랩이나 주피터 노트북에서 API를 호출 하면 됩니다.
Token 키는 공개되지 않도록 유의 해야 합니다
자 이제 API 사용을 위한 모든 준비가 끝났습니다!!! 이제 코랩이나 jupyter notebook 환경으로 가볼게요~
1. OCR API 사용 하기
맛보기. Basic How-To-Use: From Official Documentation
구글 코랩 환경에서 Python 으로 Upstage의 Document AI API를 호출해보겠습니다. Upstage 에서 공식적으로 안내하는 API 호출 방법은 아래와 같습니다. api_key 에는 방금 만든 토큰을, filename에는 테스트 하고자 하는 이미지 경로를 넣으면 됩니다.
import requests
api_key = "YOUR_API_KEY"
filename = "YOUR_FILE_NAME"
url = "https://ap-northeast-2.apistage.ai/v1/document-ai/ocr"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
files = {"image": open(filename, "rb")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
print(response.json())
아래는 이미지 1건에 대한 Upstage OCR 인식 결과, 5건의 multiple 이미지에 대한 결과, 그리고 이미지별 소요시간을 출력한 상세 코드 입니다.
5건의 이미지와 서비스별, 이미지별 소요시간 비교 그래프는 OCR 비교평가 포스팅에 별도로 정리해놓았으니, 서비스별 비교평가가 필요한 독자 분들은 해당 포스팅에서 확인할 수 있습니다.
1-0. 라이브러리 임포트
import time
import pandas as pd
import cv2
import json
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
import shutil
import os
import random
try:
from PIL import Image
except ImportError:
import Image
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 5000)
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
Mounted at /content/drive
1-1. Basic Usage
json형식으로 결과가 출력된다
api_key = "BZlH..."
filename = "/content/drive/MyDrive/ocr_test_images/한글_영수증.png"
url = "https://ap-northeast-2.apistage.ai/v1/document-ai/ocr"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
files = {"image": open(filename, "rb")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
print(response.json())
1-2. 개별 이미지에 대한 결과 확인 하기
- OpenCV
cv2라이브러리를 활용하여 원본 이미지 에서 OCR이 인식된 영역을 bounding box로 표시해보겠습니다.
# Step 1: 테스트할 이미지 로드
test_image_path = '/content/drive/MyDrive/ocr_test_images/영문_Form_I-20.png'
image = cv2.imread(test_image_path)
# API 호출 (response)
with open(test_image_path, "rb") as image_file:
files = {"image": image_file}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
# Request 가 성공적이었는지 확인
if response.status_code == 200:
ocr_result = response.json()
print("OCR Result:")
print(ocr_result['pages'])
else:
print("Failed to get OCR results")
ocr_result = {}
# Detect된 텍스트 주변에 빨간색 박스로 표시 (bounding box information 활용)
highlighted_image = image.copy()
for page in ocr_result['pages']:
for word in page['words']:
vertices = word['boundingBox']['vertices']
start_point = (vertices[0]['x'], vertices[0]['y'])
end_point = (vertices[2]['x'], vertices[2]['y'])
highlighted_image = cv2.rectangle(highlighted_image, start_point, end_point, (0, 0, 255), 2)
# 원본과 highlighted 이미지를 나란히 display 하기
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axs[0].imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axs[0].set_title('Original Image')
axs[0].axis('off')
axs[1].imshow(cv2.cvtColor(highlighted_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axs[1].set_title('Highlighted Image')
axs[1].axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
OCR Result:
[{'confidence': 0.9904407914076291, 'height': 1608, 'id': 0, 'text': "Department of Homeland Security I-20, Certificate of Eligibility for Nonimmigrant Student Status \nU.S. Immigration and Customs Enforcement OMB NO. 1653-0038 \nSEVIS ID: N0004705512 \nSURNAME/PRIMARY NAME GIVEN NAME CLASS \nDoe Smi th John \nPREFERRED NAME PASSPORT NAME \nJohn Doe-Smith F-1 \nCOUNTRY OF BIRTH COUNTRY OF CITIZENSHIP \nUNITED KINGDOM UNITED KINGDOM \nDATE OF BIRTH ADMISSION NUMBER \n01 JANUARY 1980 \nACADEMIC AND \nFORM ISSUE REASON LEGACY NAME LANGUAGE \nINITIAL ATTENDANCE John Doe-Smi th \nSCHOOL INFORMATION \nSCHOOL NAME SCHOOL ADDRESS \nSEVP School for Advanced SEVIS Studies 9002 Nancy Lane, Ft. Washington, MD 20744 \nSEVP School for Advanced SEVIS Studies \nSCHOOL OFFICIAL TO CONTACT UPON ARRIVAL SCHOOL CODE AND APPROVAL DATE \nHelene Robertson BAL214F44444000 \nPDSO 03 APRIL 2015 \nPROGRAM OF STUDY \nEDUCATION LEVEL MAJOR 1 MAJOR 2 \nDOCTORATE Economics, General 45 . 0601 None 00 . 0000 \nNORMAL PROGRAM LENGTH PROGRAM ENGLISH PROFICIENCY student PROFICIENCY NOTES \nis proficient \n72 Months Required \nPROGRAM START DATE PROGRAM END DATE \n01 SEPTEMBER 2015 31 MAY 2021 \nFINANCIALS \nESTIMATED AVERAGE COSTS FOR: 9 MONTHS STUDENT'S FUNDING FOR: 9 MONTHS \nPersonal Funds $ 3,000 \nTuition and Fees $ 23, 000 n Scholarship and Teaching Assistantship $ 29,000 \nLiving Expenses $ 6, 000 \nFunds From Another Source $ \nExpenses of Dependents (1) $ 3, 000 \nOn-Campus Employment $ \nOther $ \nTOTAL $ 32, 000 TOTAL $ 32,000 \nREMARKS \nOrientation begins 8/25/2015. Please report to ISSS upon arrival. \nSCHOOL ATTESTATION \nI certify under penalty of perjury that all information provided above was entered before I signed this form and is true and correct. I executed this form in the United \nStates after review and evaluation in the United States by me or other officials of the school of the student's application, transcripts, or other records of courses taken \nand proof of financial responsibility, which were received at the school prior to the execution of this form. The school has determined that the above named student's \nqualifications meet all standards for admission to the school and the student will be required to pursue a full program of study as defined by 8 CFR 214.2(f)(6). I am a \ndesignated school official of the above named school and am authorized to issue this form. \nX DATE ISSUED PLACE ISSUED \nSIGNATURE OF: Helene Robertson, PDSO 21 April 2015 Ft. Washington,MD \nSTUDENT ATTESTATION \nI have read and agreed to comply with the terms and conditions of my admission and those of any extension of stay. I certify that all information provided on this form \nrefers specifically to me and is true and correct to the best of my knowledge. I certify that I seek to enter or remain in the United States temporarily, and solely for the \npurpose of pursuing a full program of study at the school named above. I also authorize the named school to release any information from my records needed by DHS \npursuant to 8 CFR 214.3(g) to determine my nonimmigrant status. Parent or guardian, and student, must sign if student is under 18. \nX \nSIGNATURE OF: John Doe Smi th DATE \nX \nNAME OF PARENT OR GUARDIAN SIGNATURE ADDRESS (city/state or province/country) DATE \nICE Form I-20 A-B (12/2016) Page 1 of 3", 'width': 1292, 'words': [{'boundingBox': {'vertices': [{'x': 100, 'y': 68}, {'x': 207, 'y': 68}, {'x': 207, 'y': 89}, {'x': 100, 'y': 89}]}, 'confidence': 0.9916275722465593, 'id': 0, 'text': 'Department'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 209, 'y': 69}, {'x': 229, 'y': 69}, {'x': 229, 'y': 85}, {'x': 209, 'y': 85}]}, 'confidence': 0.9996719244947274, 'id': 1, 'text': 'of'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 231, 'y': 69}, {'x': 321, 'y': 69}, {'x': 321, 'y': 86}, {'x': 231, 'y': 86}]}, 'confidence': 0.9911932224690573, 'id': 2, 'text': 'Homeland'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 324, 'y': 68}, {'x': 399, 'y': 68}, {'x': 399, 'y': 89}, {'x': 324, 'y': 89}]}, 'confidence': 0.9859997710314329, 'id': 3, 'text': 'Security'}, {'boundingBox': 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1-3. 5가지 테스트 이미지 적용
- 저의 테스트 초기 목적은 8가지 OCR 서비스에 대한 API 호출 및 사용 난이도/복잡도 파악과 서비스별 소요 시간 이었습니다. 이번에는 인식 결과 텍스트와 테스트 이미지별로 소요시간까지 함께 추출해 보겠습니다. 추후에 인식된 텍스트는 원문 텍스트와 함께 오차 등을 비교하며 정량적인 방법으로도 성능 평가가 가능할 것 같네요. 하지만, 이번 포스팅에서는 dataframe 화하여 추출하는 것까지 진행해보겠습니다.
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'English PDF Table': '/content/drive/MyDrive/ocr_test_images/영문_PDF_표.png',
'Korean PDF Table': '/content/drive/MyDrive/ocr_test_images/한글_pdf_리포트_표.png',
'English I-20 Document': '/content/drive/MyDrive/ocr_test_images/영문_Form_I-20.png'
}
for image_name, image_path in image_paths.items():
# Load image
image = cv2.imread(image_path)
# Upstage OCR API 호출 (response)
with open(image_path, "rb") as image_file:
files = {"image": image_file}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
# Request 가 성공적이었는지 확인
if response.status_code == 200:
ocr_result = response.json()
print(ocr_result['pages'])
# Detect된 텍스트 주변에 빨간색 박스로 표시 (bounding box information 활용)
highlighted_image = image.copy()
for page in ocr_result['pages']:
for word in page['words']:
vertices = word['boundingBox']['vertices']
start_point = (vertices[0]['x'], vertices[0]['y'])
end_point = (vertices[2]['x'], vertices[2]['y'])
highlighted_image = cv2.rectangle(highlighted_image, start_point, end_point, (0, 0, 255), 2)
# 원본과 highlighted 이미지를 나란히 display 하기
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axs[0].imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axs[0].set_title(f'Original Image: {image_name}')
axs[0].axis('off')
axs[1].imshow(cv2.cvtColor(highlighted_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axs[1].set_title(f'Highlighted Image: {image_name}')
axs[1].axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
else:
print(f"Failed to get OCR results for {image_name}")
[{'confidence': 0.9224338214900343, 'height': 512, 'id': 0, 'text': '영 수 증 \n 동대문구 장한로 130 1층 106호 \n252-30-00947 \n: 3 \n: 20210220 01 00037 \n품명 단가 수량 금액 \n1 참이슬 후레쉬 4,500 1 4. 500 \n2.처음처럼 4,500 1 4. 500 \n3.마늘보쌈 20,000 1 20,000 \n4. 음료 2,000 4 8,000 \n5. 해산물스튜 18,000 1 18,000 \n55, 000 \n 55, 000 \n- \n화포인트 글 0 과세면 세 50, 000 \n5, 000 \n55, 000 \n영수세액 55방구석코덕 코코밍', 'width': 512, 'words': [{'boundingBox': {'vertices': [{'x': 206, 'y': -1}, {'x': 222, 'y': -1}, {'x': 222, 'y': 15}, {'x': 207, 'y': 15}]}, 'confidence': 0.8753238139898496, 'id': 0, 'text': '영'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 248, 'y': -1}, {'x': 263, 'y': -1}, {'x': 263, 'y': 18}, {'x': 247, 'y': 18}]}, 'confidence': 0.9817192041863053, 'id': 1, 'text': '수'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 286, 'y': 4}, {'x': 302, 'y': 3}, {'x': 303, 'y': 22}, {'x': 287, 'y': 23}]}, 'confidence': 0.976511865598495, 'id': 2, 'text': '증'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 71, 'y': 17}, {'x': 149, 'y': 16}, {'x': 149, 'y': 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121, 'y': 368}]}, 'confidence': 0.9912065741962066, 'id': 42, 'text': '해산물스튜'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 279, 'y': 340}, {'x': 330, 'y': 339}, {'x': 330, 'y': 366}, {'x': 280, 'y': 367}]}, 'confidence': 0.9887551981616238, 'id': 43, 'text': '18,000'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 354, 'y': 340}, {'x': 361, 'y': 340}, {'x': 361, 'y': 363}, {'x': 354, 'y': 363}]}, 'confidence': 0.956403344934451, 'id': 44, 'text': '1'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 395, 'y': 337}, {'x': 444, 'y': 336}, {'x': 445, 'y': 363}, {'x': 395, 'y': 364}]}, 'confidence': 0.9865182088677419, 'id': 45, 'text': '18,000'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 392, 'y': 390}, {'x': 413, 'y': 390}, {'x': 413, 'y': 405}, {'x': 392, 'y': 405}]}, 'confidence': 0.9724824118412599, 'id': 46, 'text': '55,'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 416, 'y': 389}, {'x': 441, 'y': 389}, {'x': 441, 'y': 404}, {'x': 416, 'y': 404}]}, 'confidence': 0.9806413359696973, 'id': 47, 'text': '000'}, {'boundingBox': 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0.9194119521905364, 'id': 64, 'text': '55방구석코덕'}, {'boundingBox': {'vertices': [{'x': 470, 'y': 491}, {'x': 506, 'y': 490}, {'x': 507, 'y': 504}, {'x': 470, 'y': 505}]}, 'confidence': 0.9401528702396162, 'id': 65, 'text': '코코밍'}]}]
1-4. 소요 시간 테스트
# 결과를 저장할 dataframe 생성
ocr_results_df = pd.DataFrame(columns=['Image Type', 'OCR Text', 'Processing Time (s)'])
# 각각의 이미지와 인식 결과 처리
for image_type, image_path in image_paths.items():
start_time = time.time()
# 이미지를 Upstage OCR API 에 보낸다
with open(image_path, "rb") as image_file:
files = {"image": image_file}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
processing_time = time.time() - start_time
# 정상 호출 확인
if response.status_code == 200:
ocr_response = response.json()
ocr_text = " ".join([word['text'] for page in ocr_response['pages'] for word in page['words']])
else:
ocr_text = "Failed to process"
ocr_results_df = ocr_results_df.append({
'Image Type': image_type,
'OCR Text': ocr_text,
'Processing Time (s)': processing_time
}, ignore_index=True)
print(ocr_results_df)
Image Type OCR Text Processing Time (s)
0 Korean Receipt 영 수 증 동대문구 장한로 130 1층 106호 252-30-00947 : 3 :... 2.463590
1 English Receipt WHOLE FOODS� M A R KE T SDY Sandy Springs Rd 5... 1.958015
2 English PDF Table Hugging Face makes AI more accessible with AWS... 2.515448
3 Korean PDF Table SPRi 이슈리포트 IS-160 생성AI의 부상과 산업의 영향 1. 논의 배경 1.... 3.446032
4 English I-20 Document Department of Homeland Security I-20, Certific... 4.392602
<ipython-input-19-e397f976c761>:33: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.
ocr_results_df = ocr_results_df.append({
ocr_result_df에 각 이미지별 인식 결과 텍스트와 소요시간이 담겼습니다
ocr_results_df
| Image Type | OCR Text | Processing Time (s) | |
|---|---|---|---|
| 0 | Korean Receipt | 영 수 증 동대문구 장한로 130 1층 106호 252-30-00947 : 3 :... | 2.463590 |
| 1 | English Receipt | WHOLE FOODS� M A R KE T SDY Sandy Springs Rd 5... | 1.958015 |
| 2 | English PDF Table | Hugging Face makes AI more accessible with AWS... | 2.515448 |
| 3 | Korean PDF Table | SPRi 이슈리포트 IS-160 생성AI의 부상과 산업의 영향 1. 논의 배경 1.... | 3.446032 |
| 4 | English I-20 Document | Department of Homeland Security I-20, Certific... | 4.392602 |
2. 사용 후기
8가지 서비스를 비교 평가해본, 서비스 이용자 관점에서의 저의 주관적인 사용 후기는 아래와 같습니다.
- 인식률: 한글, 영문 모두 뛰어나고, 특히 표 안의 글자 인식도 잘 되는 것으로 확인.
- 특화 모델은 현재 “영수증” 모델만 제공하는 것으로 알고 있는데, 앞으로 더 많은 특화모델이 나오지 않을까? 지켜봐야할듯.
- 친절도 측면: 타 서비스에 비해 Documentation 이 충분하지 않고, UI/UX 또한 user-friendly 하지 않은 편인 것 같다. 그러나, API 사용법이 굉장히 간단해서, 처음 사용하는 사람에게도 충분히 테스트해볼 법한 서비스
- 그 외: Billing 에 대해 궁금해서, Support 에 직접 문의 했었는데, 빠르게 회신이 오고, 내가 했던 문의 사항을 FAQ Documentation에 등록한다는 점을 보고 feedback 을 적극적으로 수용하려 하는 C/S 느낌을 받았다.
3. 유의 사항
-
Upstage 의 billing system 은 서비스를 “사용한 만큼” 지불합니다. 따라서, project 를 생성하고 매번 삭제할 필요는 없기 때문에, 동일한 프로젝트명과 Token을 사용할 수 있어 편리할 것 같네요.
-
사용량(Usage)은 Console 내 Usage 메뉴에서 조회가 가능하며, 보통 01:00 UTC 기준으로 업데이트 된다고 합니다. 그러나, 실시간 이용량 조회가 지원되지 않기 때문에, 단시간 내에 여러 건의 테스트를 진행한다면, 대략적으로 본인이 몇 건을 호출하는지 감을 잡고 진행하는 것이 좋을 것 같다는 생각이 드네요.
-
더 자세한 정보나 문의는 Upstage에서 운영하는 Documentation 를 참고해주세요.
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