EasyOCR

हमारे Serverless Cloud API के माध्यम से EasyOCR बहुभाषी OCR मॉडल का उपयोग करें

EasyOCR एक बहुभाषी ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन मॉडल है, जिसे हमारे सर्वरलेस क्लाउड API के माध्यम से समर्थित करते हैं. समर्थित भाषाओं में अंग्रेज़ी, जापानी, कन्नड़, कोरियाई, लैटिन (जिसमें स्पेनिश, फ़्रेंच, इतालवी, पुर्तगाली, जर्मन, पोलिश, और डच शामिल हैं), तेलुगु, और सरलीकृत चीनी शामिल हैं।

कोड नमूना

EasyOCR को HTTP एंडपॉइंट के माध्यम से सीधे चलाएँ, curl, या inference-sdk रैपर के साथ।

HTTP (curl)

1

अपनी API कुंजी प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएँ, अपनी कुंजी यहाँ ढूँढें Roboflow API सेटिंग्स पेज और इसे अपने शेल में उपलब्ध कराएँ:

export ROBOFLOW_API_KEY="आपकी-कुंजी-यहाँ"

2

मॉडल चलाएँ

को कॉल करें /easy_ocr/ocr एंडपॉइंट के साथ curl:

curl --location 'https://serverless.roboflow.com/easy_ocr/ocr' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "api_key": "'"$ROBOFLOW_API_KEY"'",
    "image": {"type": "url", "value": "https://media.roboflow.com/swift.png"},
    "language_codes": ["en"]
  }'

SDK (Python)

1

अपनी API कुंजी प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएँ, अपनी कुंजी यहाँ ढूँढें Roboflow API सेटिंग्स पेज और इसे अपने शेल में उपलब्ध कराएँ:

export ROBOFLOW_API_KEY="आपकी-कुंजी-यहाँ"

2

निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

यह पैकेज मॉडल को कॉल करता है:

pip install -U inference-sdk supervision

3

मॉडल चलाएँ

किसी छवि पर EasyOCR चलाएँ:

import os
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image = sv.load_image_from_url("https://media.roboflow.com/swift.png")

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)

result = client.ocr_image(
    inference_input=image,
    model="easy_ocr",
    language_codes=["en"],
)

print(result["result"]) # निकाला गया पाठ

ऊपर दिया गया कोड अनुमान के परिणाम टर्मिनल पर प्रिंट करता है:

आज पहले यह सोच रहा था कि, बोलचाल की भाषा में कहें तो, स्विफ्ट के हर एक एरा को सुनने के एरा से होकर गुज़रा हूँ। सचमुच मेटा: मिडनाइट्स एल्बम सुनने के बाद सुश्री स्विफ्ट का संगीत सुनना शुरू किया: एल्बम को पहली बार सुनने के कुछ हफ्तों बाद, मैंने खुद को तरह-तरह के गाने बार-बार बजाते हुए पाया। एल्बम को क्रम से कई बार सुना:

इन्फरेंस गति

विलंबता मापी गई Roboflow Inference पर 1x NVIDIA L4, बैच आकार 1, वार्मअप के बाद के औसत के साथ।

मॉडल	विलंबता (ms)
easy_ocr	19.7

एक पूर्ण दस्तावेज़ छवि पर मापा गया (पाठ पहचान + मान्यता)।

सेट करें api_url को अपने डिप्लॉयमेंट लक्ष्य से मिलाएँ:

• https://serverless.roboflow.com सर्वरलेस Cloud API के लिए।

• http://localhost:9001 एक स्थानीय Inference सर्वर।

• आपका समर्पित डिप्लॉयमेंट निजी एंडपॉइंट के लिए URL।