SUN’IY INTELLEKT VA INFORMATIKA ASOSIDA TASVIRLARDAN RAQAMLARNI AVTOMATIK ANIQLASH
PDF

Keywords

Python, Raqamlar aniqlash, Tasvirlarni qayta ishlash, OCR (Optik belgilarni tanish), Kompyuter ko‘rishi, OpenCV, Pytesseract, Rasmni oq-qora formatga o‘tkazish, Threshold, Raqamlarni ajratish, Matnni tahlil qilish

How to Cite

SUN’IY INTELLEKT VA INFORMATIKA ASOSIDA TASVIRLARDAN RAQAMLARNI AVTOMATIK ANIQLASH. (2026). Qo‘qon DPI. Ilmiy Xabarlar Jurnali, 8(2), 229-235. https://doi.org/10.70728/c.series.v08.i02.033

Abstract

Python dasturi raqamlarni tasvirlardan aniqlash va ajratib olish jarayonini avtomatlashtirishga mo‘ljallangan bo‘lib, kompyuter ko‘rish (Computer Vision) va optik belgi tanish (Optical Character Recognition, OCR) texnologiyalaridan foydalanadi. Dastur asosida OpenCV va Pytesseract kutubxonalari joylashgan bo‘lib, ular rasmni qayta ishlash va matnni aniqlash imkonini beradi. Dastur boshlanishida kerakli kutubxonalar import qilinadi: cv2 rasmni o‘qish, o‘zgartirish va tahlil qilish uchun, pytesseract esa OCR operatsiyalarini bajarish uchun ishlatiladi. Shuningdek, re kutubxonasi matndan raqamlarni ajratib olish va tozalash vazifasini bajaradi.Dastur ishlashi jarayoni bir nechta bosqichlardan iborat. Avvalo, Pytesseract uchun bajariluvchi faylning manzili belgilanishi kerak. Bu qadam Windows operatsion tizimida Tesseract OCR dasturining standart yo‘liga bog‘liq bo‘lib,pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd o‘zgaruvchisi orqali ko‘rsatiladi. Ushbu manzil to‘g‘ri ko‘rsatilmasa, OCR funksiyasi ishlamaydi va dastur xato beradi. Keyingi qadam rasmni o‘qishdir. cv2.imread() funksiyasi yordamida rasm fayli (raqamlar.jpg) dasturga yuklanadi va img o‘zgaruvchida saqlanadi. Rasmni muvaffaqiyatli yuklashdan so‘ng, uni oq-qora (grayscale) formatga o‘tkazish muhimdir, chunki OCR algoritmlari rangli tasvirdan ko‘ra kontrastli oq-qora rasm bilan aniqroq ishlaydi. Bu jarayon cv2.cvtColor() funksiyasi orqali amalga oshiriladi va natija gray o‘zgaruvchida saqlanadi.

PDF

References

1. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. – 4th ed. – New York: Pearson Education, 2018. – 1168 p.

2. Smith R. An Overview of the Tesseract OCR Engine // Proceedings of the Ninth International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR). – Curitiba, Brazil, 2007. – P. 629–633.

3. OpenCV Team. OpenCV Documentation. Computer Vision Library. – 2023.

(Ilmiy ishlar va tasvirlarni qayta ishlash algoritmlari uchun asosiy manba)

4. Pratt W. K. Digital Image Processing: PIKS Scientific Inside. – 4th ed. – Hoboken: Wiley-Interscience, 2007. – 782 p.

5. Ахмедов Б. Б., Юлдашев Ш. Э. Raqamli tasvirlarni qayta ishlash asoslari. – Toshkent: O‘zbekiston, 2019. – 256 b.

(O‘zbek olimlari tomonidan yozilgan tasvirlarni qayta ishlash bo‘yicha qo‘llanma)

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.