🔍 딥러닝 OCR: EasyOCR vs PaddleOCR 비교 분석

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ko', 'en'])
result = reader.readtext('image.jpg')

📌 개요

이미지 속 텍스트를 읽어들이는 기술인 **OCR(광학 문자 인식)**은
문서 스캔, 영수증 처리, AI 키오스크, 문서 자동화 등 다양한 분야에 필수로 사용되고 있습니다.

이번 포스팅에서는 Python에서 가장 많이 사용되는 딥러닝 기반 OCR 라이브러리인
EasyOCR과 PaddleOCR을 비교해보며,
어떤 상황에서 어떤 라이브러리를 선택해야 할지에 대한 기준을 제공합니다.

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🧠 핵심 개념

📦 EasyOCR

• Python으로 설치와 사용이 매우 간단
• PyTorch 기반
• 80개 이상의 언어 지원
• 한글 인식 정확도도 준수

pip install easyocr

 

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ko', 'en'])
result = reader.readtext('image.jpg')

 

 

🚀 PaddleOCR

• Baidu가 개발한 고성능 OCR 프레임워크
• 다단계 구조 (탐지 → 인식 → 분류)로 정교한 결과 제공
• ONNX, TensorRT 등 고속 추론도 지원
• 한글 포함 80여 개 언어 지원
• 설정이 복잡하고 설치 용량이 큼

pip install paddleocr

 

from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='korean')
result = ocr.ocr('image.jpg')

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💡 실전 비교

항목EasyOCRPaddleOCR

 

항목	EasyOCR	PaddleOCR
설치 용이성	✅ 매우 쉬움	❗ 다소 복잡
인식 정확도	👍 일반적인 수준	🏆 매우 우수 (특히 복잡한 이미지)
속도	⚡ 빠름 (가볍게 사용 가능)	🐢 다소 무거움 (하지만 최적화 가능)
한글 지원	✅ 좋음	🏆 매우 뛰어남
커스터마이징	제한적	모델 변경, 경량화 가능
실무 활용성	토이 프로젝트, 간단한 앱에 적합	정밀 인식이 필요한 프로덕션에 적합

 

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✍️ 추천 사용 시나리오

✅ EasyOCR이 어울리는 경우

• 빠른 개발 & 데모용
• 라즈베리파이 등 가벼운 디바이스
• 단순 명함/텍스트 이미지 인식

✅ PaddleOCR이 어울리는 경우

• 복잡한 배경의 문서 이미지
• 높은 정확도가 필요한 기업용 서비스
• ONNX, TRT 등 추론 최적화가 필요한 경우

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✅ 마무리

• EasyOCR: 쉽고 빠르게 OCR 기능을 구현하고 싶은 경우
• PaddleOCR: 높은 정확도와 다양한 최적화 옵션이 필요한 경우

단기 프로젝트는 EasyOCR,
장기적인 OCR 기반 서비스라면 PaddleOCR이 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

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📎 다음 글 예고

• OCR + Flask로 웹 OCR 서비스 만들기
• OCR 성능 향상을 위한 이미지 전처리 전략
• PaddleOCR 모델 경량화와 ONNX 추론 실습