# 目次

1. イントロダクション

2. GCP Vision APIの概要

    1. GCP Vision APIとは

    2. OCR機能の解説

3. OCR結果を正規表現で整形するメリット

4. GCP Vision APIを利用したOCRプロセス

    1. 必要な準備

    2. APIの利用方法

5. OCR結果をPythonで取得

    1. Pythonコードの例

    2. 取得したデータの分析

6. 正規表現を用いたOCR結果の整形

    1. 正規表現の基本

    2. 整形に適用する正規表現パターン

    3. 実際のコード例

7. 整形後のデータを保存する方法

    1. ファイル形式の選択

    2. データの書き込み手法

8. まとめ

## 1. イントロダクション

この記事では、Google Cloud Platform（GCP）のVision APIを用いてOCR（光学文字認識）を実行し、その結果をPythonで正規表現を使って整形し、データベースに保存する方法を解説します。OCR処理を効率化し、得られたデータを有効活用するための具体的な手順を学びます。

## 2. GCP Vision APIの概要

### 2-1. GCP Vision APIとは

GCP Vision APIは、Google Cloudが提供する画像処理のための強力なAPIです。画像のラベリング、顔認識、ロゴ検出などを可能にし、多様な画像解析機能を備えています。

### 2-2. OCR機能の解説

OCR機能は、画像やドキュメントからテキストを抽出する機能です。手書きの文字や印刷された文字を認識し、デジタルデータに変換します。

## 3. OCR結果を正規表現で整形するメリット

正規表現を用いることで、 OCR結果から不要な部分を除去したり、特定の形式に整形することができます。これにより、データの品質を向上させ、分析や利用がスムーズになります。

## 4. GCP Vision APIを利用したOCRプロセス

### 4-1. 必要な準備

GCP Vision APIの利用には、Google Cloud Platformのプロジェクト作成とAPIキーの取得が必要です。

### 4-2. APIの利用方法

まず、APIを有効化し、サービスアカウントを作成します。その後、APIキーを取得し、Pythonなどのプログラミング言語から利用できるように設定します。

## 5. OCR結果をPythonで取得

### 5-1. Pythonコードの例

以下に、Pythonを使用してGCP Vision APIからOCR結果を取得するサンプルコードを示します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-2. 取得したデータの分析

上記コードにより得られたテキストは、 `text_annotations` から抽出されます。このデータをもとに、必要なフォーマットでさらに加工します。

## 6. 正規表現を用いたOCR結果の整形

### 6-1. 正規表現の基本

正規表現は、テキストをパターンマッチングで処理するための言語です。特定の文字列パターンを検索、置換、抽出するのに使われます。

### 6-2. 整形に適用する正規表現パターン

たとえば、日付の書式や電話番号のフォーマットなど、特定のパターンに基づいて整形することができます。

### 6-3. 実際のコード例

![img](/mosaic-code.jpg)

## 7. 整形後のデータを保存する方法

### 7-1. ファイル形式の選択

整形したデータはCSVやJSONなどの形式で保存できます。これにより、他のシステムとの連携が容易になります。

### 7-2. データの書き込み手法

Pythonを用いてCSVに書き込む場合、以下のように記載します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 8. まとめ

GCP Vision APIを利用することで、OCRを効率的に実行できます。正規表現を用いて得られたテキストデータを整形し、他システムで利用できる形式で保存することで、業務の効率化や新たな洞察の発見につながります。正規表現の知識を強化し、さまざまなデータに対応できるようになることが鍵です。

# 目次

1. イントロダクション

2. GCP Vision APIの概要

    1. GCP Vision APIとは

    2. OCR機能の解説

3. OCR結果を正規表現で整形するメリット

4. GCP Vision APIを利用したOCRプロセス

    1. 必要な準備

    2. APIの利用方法

5. OCR結果をPythonで取得

    1. Pythonコードの例

    2. 取得したデータの分析

6. 正規表現を用いたOCR結果の整形

    1. 正規表現の基本

    2. 整形に適用する正規表現パターン

    3. 実際のコード例

7. 整形後のデータを保存する方法

    1. ファイル形式の選択

    2. データの書き込み手法

8. まとめ

## 1. イントロダクション

この記事では、Google Cloud Platform（GCP）のVision APIを用いてOCR（光学文字認識）を実行し、その結果をPythonで正規表現を使って整形し、データベースに保存する方法を解説します。OCR処理を効率化し、得られたデータを有効活用するための具体的な手順を学びます。

## 2. GCP Vision APIの概要

### 2-1. GCP Vision APIとは

GCP Vision APIは、Google Cloudが提供する画像処理のための強力なAPIです。画像のラベリング、顔認識、ロゴ検出などを可能にし、多様な画像解析機能を備えています。

### 2-2. OCR機能の解説

OCR機能は、画像やドキュメントからテキストを抽出する機能です。手書きの文字や印刷された文字を認識し、デジタルデータに変換します。

## 3. OCR結果を正規表現で整形するメリット

正規表現を用いることで、 OCR結果から不要な部分を除去したり、特定の形式に整形することができます。これにより、データの品質を向上させ、分析や利用がスムーズになります。

## 4. GCP Vision APIを利用したOCRプロセス

### 4-1. 必要な準備

GCP Vision APIの利用には、Google Cloud Platformのプロジェクト作成とAPIキーの取得が必要です。

### 4-2. APIの利用方法

まず、APIを有効化し、サービスアカウントを作成します。その後、APIキーを取得し、Pythonなどのプログラミング言語から利用できるように設定します。

## 5. OCR結果をPythonで取得

### 5-1. Pythonコードの例

以下に、Pythonを使用してGCP Vision APIからOCR結果を取得するサンプルコードを示します。

```python

from google.cloud import vision

import io

def detect_text(path):

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with io.open(path, 'rb') as image_file:

        content = image_file.read()

    image = vision.Image(content=content)

    response = client.text_detection(image=image)

    texts = response.text_annotations

    for text in texts:

        print(f'"{text.description}"')

```

### 5-2. 取得したデータの分析

上記コードにより得られたテキストは、 `text_annotations` から抽出されます。このデータをもとに、必要なフォーマットでさらに加工します。

## 6. 正規表現を用いたOCR結果の整形

### 6-1. 正規表現の基本

正規表現は、テキストをパターンマッチングで処理するための言語です。特定の文字列パターンを検索、置換、抽出するのに使われます。

### 6-2. 整形に適用する正規表現パターン

たとえば、日付の書式や電話番号のフォーマットなど、特定のパターンに基づいて整形することができます。

### 6-3. 実際のコード例

```python

import re

ocr_result = "Your extracted OCR text goes here"

# Regex pattern for date (e.g., dd-mm-yyyy)

date_pattern = r'\b\d{2}-\d{2}-\d{4}\b'

matches = re.findall(date_pattern, ocr_result)

for match in matches:

    print("Found date:", match)

```

## 7. 整形後のデータを保存する方法

### 7-1. ファイル形式の選択

整形したデータはCSVやJSONなどの形式で保存できます。これにより、他のシステムとの連携が容易になります。

### 7-2. データの書き込み手法

Pythonを用いてCSVに書き込む場合、以下のように記載します。

```python

import csv

data = [["Date", "Details"], ["12-02-2025", "Event XYZ"]]

with open('output.csv', mode='w', newline='') as file:

    writer = csv.writer(file)

    writer.writerows(data)

```

## 8. まとめ

GCP Vision APIを利用することで、OCRを効率的に実行できます。正規表現を用いて得られたテキストデータを整形し、他システムで利用できる形式で保存することで、業務の効率化や新たな洞察の発見につながります。正規表現の知識を強化し、さまざまなデータに対応できるようになることが鍵です。

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