多くの人にとって、スマートフォンのカメラは最も手軽なスキャナーです。写真の文字起こしは、現実の世界で印刷されたり書かれたりしていて、打ち直したくないあらゆるものに使えます。
- 引用したい、またはメモを取りたい本のページや配布資料
- 会議や講義の終わりのホワイトボード
- 看板、お知らせ、ポスター、レストランのメニュー（特に旅行中に）
- 製品ラベル、原材料表示、家電の型番やシリアル番号
- 手紙、申込書、印刷された説明書
きれいに読み取れる写真の撮り方
写真のOCRで起こる間違いの多くは、読み取りではなく写真そのものが原因です。撮影に数秒かけるだけで、修正の手間が何分も省けます。
- 明るく均一な光を確保する。 窓から入る自然光がおすすめです。最もよくある問題は、自分の手やスマートフォンの影がページにかかることなので注意しましょう。
- 光沢のある紙ではフラッシュをオフにする。 雑誌、ラミネート加工された看板、写真プリントにフラッシュを当てると明るく反射した部分ができ、そこの文字は消えてしまいます。代わりにスマートフォンを少し傾けてください。
- ズームせずに近づく。 デジタルズームはピクセルを拡大するだけです。近づいて撮れば、文字の細部を実際に多く写せます。
- しっかり構えて、文字をタップしてピントを合わせる。 ぶれだけは後から直せません。
- できるだけ正面から撮る。 スマートフォンをページと平行に構え、文字が画面の大部分を占めるようにします。
本は特に注意が必要です。のど（綴じ目）の近くでは行が曲がるので、できるだけ平らに押さえ、見開きではなく1ページずつ撮影してください。ボトルや缶のラベルは曲面に巻き付いているので、正面の部分を撮ったら品物を回して、残りの部分をもう1枚撮りましょう。
撮影後の写真の補正
自動補正は標準でオンになっています。明るさのムラや影を整え、わずかな傾きを直し、コントラストを高め、小さな文字を拡大したうえで、行った処理を一覧に表示します。写真は撮ったままの状態で表示されます。補正後の画像に切り替えると、実際に何が読み取られたかを確認できます。
自分の席から撮ったホワイトボード、出入り口の上にある看板、机に置いたページなど、斜めから撮影した写真には4隅補正を使います。各隅をページやボードの角に合わせてドラッグすると、写真が正面から見た長方形に整えられ、文字の行が再びまっすぐに並びます。斜めから撮った写真の精度が大きく変わります。
混み合った掲示板の中の1枚のお知らせなど、一部分だけにトリミングすることもできます。写真が暗い場合や強い影がかかっている場合は、明るさ、コントラスト、光のムラを手動で調整してください。
iPhoneの写真とHEIC
iPhoneは標準で写真をHEIC形式で保存します。Image to Text AppはHEICとHEIFをそのまま読み取れるので、カメラの設定を変えたり、何かを変換したりする必要はありません。AndroidスマートフォンのJPGや、「互換性優先」に設定したiPhoneのJPGも使えます。
ホワイトボード、看板、複数の言語
ホワイトボードには特有の問題があります。かすれたマーカー、天井の照明の反射、そして手書きの文字です。斜めになっても反射が消える位置に立って撮り、あとから写真を補正しましょう。ボードがほとんど手書きなら、手書きモードに切り替え、手書きの文字起こしのページにある正直なアドバイスを読んでみてください。
看板やラベルは、複数の言語で書かれていることがよくあります。英語とヒンディー語のように複数の言語を同時に選べば、Image to Text Appは同じ画像の中の両方を読み取ります。
写真から文書へ
このページでは、結果は標準でWordファイルとしてダウンロードされます。ドキュメントモードは行をつなげて段落にし、見出しや箇条書き・番号付きリストを保ちます。書式付きコピーでも、Google ドキュメントやWordに貼り付けたときにその構造が保たれます。
本の1章や数ページの配布資料のように長いものは、1ページずつ順番に撮影してください。写真はそれぞれページになり、ドラッグで並べ替えられます。「ドキュメント全体」表示ではそれらを1つのファイルにまとめ、全ページを横断して検索できます。画像から編集できる文書を作る方法について詳しくは、画像をWordに変換をご覧ください。
知っておきたい限界
明るい場所で撮った鮮明な写真の、はっきり印刷された文字なら、通常は非常に正確に読み取れます。暗い場所、手ぶれ、遠くから撮った文字、看板の装飾的な文字、しわのある面・曲面・光沢のある面の文字は、修正が多くなると考えてください。エンジンが自信を持てなかった単語には下線が付き、全体の信頼度（高・中・低）でどの程度念入りに確認すべきかがわかります。結果を左右する要因について詳しくは、OCRの精度を上げる方法をご覧ください。