【独学】新卒2年目が ChatGPT を使って3ヵ月で CISSP に合格するまで（ChatGPT プロジェクト機能を利用した海外資格試験勉強法） #Security

from azure.cognitiveservices.vision.computervision import ComputerVisionClient
from msrest.authentication import CognitiveServicesCredentials
import os
import time
import logging
# Azure Computer Visionのキーとエンドポイント
subscription_key = ''
endpoint = ''
# クライアントインスタンス作成
computervision_client = ComputerVisionClient(
    endpoint,
    CognitiveServicesCredentials(subscription_key)
)
# Path
input_base_folder = ''
output_base_folder = ''
# ログの設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
def ocr_image(image_path):
    """ 画像を OCR してテキストを返す """
    with open(image_path, 'rb') as image:
        ocr_result = computervision_client.read_in_stream(image, raw=True)
        operation_location = ocr_result.headers["Operation-Location"]
        operation_id = operation_location.split("/")[-1]
        # 処理完了まで待機
        while True:
            result = computervision_client.get_read_result(operation_id)
            if result.status not in ['notStarted', 'running']:
                break
            time.sleep(1)
        
        # テキストの取得
        text_content = ''
        if result.status == 'succeeded':
            for page in result.analyze_result.read_results:
                for line in page.lines:
                    text_content += line.text + '\n'
        
        return text_content
def process_folder(folder_name):
    """ 指定されたフォルダ内の画像を OCR し、1つのテキストファイルにまとめる """
    input_folder = os.path.join(input_base_folder, folder_name)
    output_file = os.path.join(output_base_folder, f"{folder_name}.txt")
    logging.info(f"処理開始: {folder_name}")
    
    # 出力ディレクトリの作成
    os.makedirs(output_base_folder, exist_ok=True)
    
    combined_text_content = ''
    image_files = sorted([f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.png')])
    total_images = len(image_files)
    # フォルダ内の画像枚数を表示
    logging.info(f"{folder_name} フォルダ内の画像枚数: {total_images} 枚")
    
    for index, image_file in enumerate(image_files):
        image_path = os.path.join(input_folder, image_file)
        current_count = index + 1
        
        # 進行状況を表示
        logging.info(f"{total_images} 枚中、{current_count} 枚目を処理中...")
        ocr_text = ocr_image(image_path)
        
        # テキストをそのまま結合
        if ocr_text:
            combined_text_content += ocr_text + '\n'
        
        time.sleep(1)  # API リクエスト制限回避のためのウェイト

    # テキストを 1 つのファイルにまとめて保存
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(combined_text_content)
    
    logging.info(f"完了: {folder_name} -> {output_file}")
def main():
    """ メイン処理 """
    logging.info("OCR 処理を開始します")
    for i in range(23):
        folder_name = f"L{i}"
        folder_path = os.path.join(input_base_folder, folder_name)
        
        if os.path.exists(folder_path):
            process_folder(folder_name)
        else:
            logging.warning(f"フォルダが存在しません: {folder_name}")
    
    logging.info("全ての OCR 処理が完了しました")
if __name__ == "__main__":
    main()puts 'Hello, World'