NDLOCR-LiteをPythonスクリプトからライブラリとして呼び出す方法

Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 +0900

NDLOCR-Lite は、国立国会図書館が公開している日本語OCRです。図書・雑誌等のデジタル化画像からテキストを抽出でき、レイアウト認識（DEIM）と文字認識（PARSeq）を組み合わせた構成になっています。

ndlocr-lite コマンドでCLIから使えますが、バッチ処理パイプラインに組み込んだり、認識結果をプログラム内で直接扱いたい場合には、Pythonからライブラリとして呼び出す方がやりやすいです。

ただし、NDLOCR-Lite はライブラリとしてのAPIが公開されておらず、CLIのエントリポイントを内部的に呼び出す形になります。この記事ではその方法を記録します。

環境構築

Python 3.10 以上が必要です。macOS の場合、システムの Python は 3.9 系のことがあるため、Homebrew 等で 3.12 をインストールしておきます。

brew install python@3.12

pip でのインストール時に externally-managed-environment エラーが出るため、venv 環境を使います。

python3.12 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install git+https://github.com/ndl-lab/ndlocr-lite.git

初回インストール時に ONNX モデル（約160MB）も含めてダウンロードされます。

CLIの構造

NDLOCR-Lite のCLIエントリポイント（ndlocr-lite コマンド）は、内部的には ocr.main() を呼んでいます。main() は argparse で引数をパースし、ocr.process(args) に渡すだけのラッパーです。

ndlocr-lite コマンド
 → ocr.main()
 → argparse で Namespace を構築
 → ocr.process(args) を実行

つまり、argparse.Namespace を自前で組み立てれば、ocr.process() を直接呼び出せます。

スクリプトからの呼び出し

import argparse
import os
from pathlib import Path

import ocr

def run(image_path: str, output_dir: str, viz: bool = False):
 base_dir = Path(ocr.__file__).parent

 args = argparse.Namespace(
 sourcedir=None,
 sourceimg=image_path,
 output=output_dir,
 viz=viz,
 det_weights=str(base_dir / "model" / "deim-s-1024x1024.onnx"),
 det_classes=str(base_dir / "config" / "ndl.yaml"),
 det_score_threshold=0.2,
 det_conf_threshold=0.25,
 det_iou_threshold=0.2,
 simple_mode=False,
 rec_weights30=str(base_dir / "model" / "parseq-ndl-16x256-30-tiny-192epoch-tegaki3.onnx"),
 rec_weights50=str(base_dir / "model" / "parseq-ndl-16x384-50-tiny-146epoch-tegaki2.onnx"),
 rec_weights=str(base_dir / "model" / "parseq-ndl-16x768-100-tiny-165epoch-tegaki2.onnx"),
 rec_classes=str(base_dir / "config" / "NDLmoji.yaml"),
 device="cpu",
 )

 ocr.process(args)

if __name__ == "__main__":
 os.makedirs("output", exist_ok=True)
 run("input.jpg", "output")

モデルや設定ファイルのパスは、ocr.__file__（パッケージのインストール先）を起点に解決しています。これにより、venv の場所に依存しません。

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