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[flutter] 플러터를 활용한 OCR 및 텍스트 인식 앱 개발

이번 포스팅에서는 플러터(Flutter)를 사용하여 OCR(광학 문자 인식) 및 텍스트 인식 앱을 개발하는 과정을 알아보겠습니다.

목차

  1. 필요한 도구 및 패키지
  2. 이미지 처리 및 OCR을 위한 설정
  3. 텍스트 인식 기능 구현
  4. UI 개발
  5. 테스트 및 배포

1. 필요한 도구 및 패키지

이 프로젝트를 위해 필요한 도구 및 패키지는 다음과 같습니다:

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  firebase_ml_vision: ^0.9.7
  image_picker: ^0.8.3+1

2. 이미지 처리 및 OCR을 위한 설정

OCR을 위해 이미지를 처리하고 Firebase ML Kit를 설정해야 합니다. 이를 위해 이미지를 가져오고 ML Kit를 초기화하는 코드를 작성해야 합니다.

import 'package:firebase_ml_vision/firebase_ml_vision.dart';
import 'package:image_picker/image_picker.dart';
import 'dart:io';

// 이미지 가져오기
File pickedImage;
final picker = ImagePicker();
pickImage() async {
  var tempImage = await picker.getImage(source: ImageSource.gallery);
  setState(() {
    pickedImage = File(tempImage.path);
  });
}

// ML Kit 초기화
FirebaseVisionImage visionImage = FirebaseVisionImage.fromFile(pickedImage);
TextRecognizer textRecognizer = FirebaseVision.instance.textRecognizer();
VisionText visionText = await textRecognizer.processImage(visionImage);

3. 텍스트 인식 기능 구현

Firebase ML Kit를 사용하여 이미지에서 텍스트를 인식하는 기능을 구현해야 합니다.

// 텍스트 인식 기능
for (TextBlock block in visionText.blocks) {
  for (TextLine line in block.lines) {
    for (TextElement word in line.elements) {
      print(word.text);
    }
  }
}

4. UI 개발

이미지 선택 및 텍스트 출력을 위한 UI를 개발해야 합니다.

// 이미지 선택 버튼
ElevatedButton(
  onPressed: () {
    pickImage();
  },
  child: Text('이미지 선택'),
)

// 텍스트 출력
Container(
  child: Text('인식된 텍스트: $recognizedText'),
)

5. 테스트 및 배포

앱을 시뮬레이터나 실제 기기에서 테스트하고, 문제 없이 작동하는 지 확인한 뒤 Google Play나 App Store에 배포할 수 있습니다.

이상으로 플러터를 활용한 OCR 및 텍스트 인식 앱 개발에 대해 알아보았습니다.

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