Pythonで手書きの数値データをデジタル化する方法とエラー修正

Pythonを使って手書きの数値データをデジタル化する際に直面した問題に関する解決策を解説します。特に、画像の読み込みエラー（TypeError: Unsupported image object）について、修正方法を紹介します。また、OCR（Optical Character Recognition）を利用して手書きのデータをテキストに変換する方法も説明します。

エラーの原因と修正方法
OCR設定の最適化
画像形式と読み込みの注意点
より良い方法の提案
まとめ

エラーの原因と修正方法

質問者が直面したTypeError: Unsupported image objectエラーは、画像ファイルを読み込んだ際に発生することがあります。原因として考えられるのは、cv2.imread()関数で読み込んだ画像がNoneとなり、後続の処理でエラーが発生している可能性です。この問題を解決するために、画像の存在チェックを追加する必要があります。

以下のコード修正例を参考にしてください。

import cv2
import pytesseract

# 画像読み込み
img = cv2.imread('test1013.jpg')

if img is None:
    raise FileNotFoundError('画像ファイルが見つかりません。パスを確認してください。')

# グレースケール化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二値化
thresh_img = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# OCR実行
custom_config = r'--oem 3 --psm 6'
text = pytesseract.image_to_string(thresh_img, config=custom_config, lang='jpn+eng')

print('認識結果:')
print(text)

上記の修正で、画像の読み込みエラーが解消されるはずです。

OCR設定の最適化

手書きの数値データをより正確にデジタル化するためには、OCRの設定を最適化する必要があります。pytesseractを使用する際には、--psm 6（ページ解析モード6）を指定することで、画像内のテキストが一段落にある場合に有効です。

また、言語設定（lang='jpn+eng'）も適切に設定することが重要です。日本語と英語が混在している場合は、この設定を使って、両方の言語を認識させましょう。

画像形式と読み込みの注意点

画像の形式が原因でエラーが発生する場合があります。特に、jpg以外の画像形式（PNG、GIF、BMPなど）を使用する際には注意が必要です。cv2.imread()関数は一般的な画像形式に対応していますが、一部の形式においてエラーが発生することがあります。

画像の形式が適切でない場合、画像をjpg形式に変換して再度試してみてください。また、画像を開く前に、Pillowライブラリを使って画像を確認するのも有効です。

より良い方法の提案

手書きの数値データをデジタル化するためには、画像の前処理を行うことも重要です。たとえば、画像のノイズを除去したり、コントラストを調整して文字をより読みやすくしたりすることで、OCRの精度を向上させることができます。

次のような前処理を加えてみると良いでしょう。

# ノイズ除去
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# コントラスト調整
alpha = 1.5 # コントラストの強さ
beta = 0 # 明るさの調整
adjusted = cv2.convertScaleAbs(blur, alpha=alpha, beta=beta)