Optik Form İsim Tanıma Sistemi / Optical Form Name Recognition System

🇬🇧 English Version Below

Türkçe

Bu proje, optik formlarda işaretlenen harflerden isim tanıma işlemini gerçekleştiren bir Python uygulamasıdır. OpenCV kütüphanesi kullanılarak geliştirilmiştir.

Özellikler

• Optik formda işaretlenen kutuların tespiti
• Türkçe alfabeye uygun harf tanıma
• Görsel debug desteği
• Adaptif eşikleme ile farklı ışık koşullarına uyum
• Gürültü temizleme ve görüntü ön işleme

Gereksinimler

pip install opencv-python
pip install numpy

Kullanım

1. Projeyi klonlayın:

git clone [proje-url]
cd opticForm

2. Gerekli kütüphaneleri yükleyin:

pip install -r requirements.txt

Kod Yapısı

Temel Fonksiyonlar

1. preprocess_image(img):

   • Görüntüyü gri tonlamaya çevirir
   • Adaptif eşikleme uygular
   • Gürültü temizleme işlemi yapar

2. find_checkboxes(thresh, min_area=15, max_area=200):

   • İşaretlenen kutuları tespit eder
   • Alan bazlı filtreleme yapar
   • Kenar payı ekler

3. group_checkboxes_by_row(checkboxes, row_threshold=15):

   • Tespit edilen kutuları satırlara göre gruplar
   • Dikey pozisyona göre sıralama yapar

4. recognize_ad_soyad_final(image_path):

   • Ana tanıma fonksiyonu
   • ROI (İlgi Alanı) seçimi
   • Karakter tanıma ve görselleştirme

Parametreler

• min_area: Minimum kutu alanı (varsayılan: 15 piksel)
• max_area: Maksimum kutu alanı (varsayılan: 200 piksel)
• row_threshold: Satır gruplama eşiği (varsayılan: 15 piksel)
• ROI koordinatları: x=38, y=183, w=280, h=352

Debug Özellikleri

Program çalışırken iki pencere gösterir:

1. Debug penceresi: Tespit edilen kutuları yeşil çerçevelerle gösterir
2. Sonuç penceresi: Tanınan karakterleri kırmızı renkle gösterir

Türkçe Karakter Desteği

Program aşağıdaki Türkçe karakterleri destekler:

['A', 'B', 'C', 'Ç', 'D', 'E', 'F', 'G', 'Ğ', 'H', 
 'I', 'İ', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'Ö', 'P', 
 'R', 'S', 'Ş', 'T', 'U', 'Ü', 'V', 'Y', 'Z']

Hata Ayıklama

Eğer program istenilen sonucu vermiyorsa:

1. Eşik değerlerini ayarlayın (min_area, max_area)
2. ROI koordinatlarını kontrol edin
3. Debug penceresinden kutu tespitini gözlemleyin

Katkıda Bulunma

1. Fork edin
2. Feature branch oluşturun (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Değişikliklerinizi commit edin (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. Branch'inizi push edin (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Request oluşturun

Lisans

Bu proje MIT lisansı altında lisanslanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına bakın.

İletişim

Muhammed Aydın - GitHub

---

English Version

This project is a Python application that performs name recognition from marked letters on optical forms. It is developed using the OpenCV library.

Features

• Detection of marked boxes on optical forms
• Turkish alphabet-compatible character recognition
• Visual debug support
• Adaptive thresholding for different lighting conditions
• Noise removal and image preprocessing

Requirements

pip install opencv-python
pip install numpy

Usage

1. Clone the project:

git clone [project-url]
cd opticForm

2. Install required libraries:

pip install -r requirements.txt

Code Structure

Core Functions

1. preprocess_image(img):

   • Converts image to grayscale
   • Applies adaptive thresholding
   • Performs noise removal

2. find_checkboxes(thresh, min_area=15, max_area=200):

   • Detects marked boxes
   • Performs area-based filtering
   • Adds margin to boxes

3. group_checkboxes_by_row(checkboxes, row_threshold=15):

   • Groups detected boxes by rows
   • Sorts by vertical position

4. recognize_ad_soyad_final(image_path):

   • Main recognition function
   • ROI (Region of Interest) selection
   • Character recognition and visualization

Parameters

• min_area: Minimum box area (default: 15 pixels)
• max_area: Maximum box area (default: 200 pixels)
• row_threshold: Row grouping threshold (default: 15 pixels)
• ROI coordinates: x=38, y=183, w=280, h=352

Debug Features

The program shows two windows while running:

1. Debug window: Shows detected boxes with green frames
2. Result window: Shows recognized characters in red

Turkish Character Support

The program supports the following Turkish characters:

['A', 'B', 'C', 'Ç', 'D', 'E', 'F', 'G', 'Ğ', 'H', 
 'I', 'İ', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'Ö', 'P', 
 'R', 'S', 'Ş', 'T', 'U', 'Ü', 'V', 'Y', 'Z']

Debugging

If the program is not giving the desired results:

1. Adjust threshold values (min_area, max_area)
2. Check ROI coordinates
3. Observe box detection in the debug window

Contributing

1. Fork the repository
2. Create your feature branch (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Commit your changes (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. Push to the branch (git push origin feature/amazing-feature)
5. Open a Pull Request

License

Contact

Muhammed Aydın - GitHub