EasyOCR

EasyOCR の多言語 OCR モデルを Serverless Cloud API で使用します

EasyOCR は、多言語の光学文字認識モデルで、弊社の Serverless Cloud API。対応言語には、英語、日本語、カンナダ語、韓国語、ラテン文字（スペイン語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ドイツ語、ポーランド語、オランダ語を含む）、テルグ語、簡体字中国語が含まれます。

コード例

EasyOCR を HTTP エンドポイント経由で直接実行するには、 curlまたは inference-sdk ラッパーを使用します。

HTTP（curl）

1

API キーを取得する

Roboflow アカウントを作成し、キーを次の場所で見つけてください。 Roboflow API 設定ページ そしてシェルから使えるようにします。

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

モデルを実行する

次の /easy_ocr/ocr エンドポイントを 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

API キーを取得する

Roboflow アカウントを作成し、キーを次の場所で見つけてください。 Roboflow API 設定ページ そしてシェルから使えるようにします。

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

依存関係をインストールする

このパッケージは次のモデルを呼び出します：

pip install -U inference-sdk supervision

3

モデルを実行する

画像に対して EasyOCR を実行するには：

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"]) # 抽出されたテキスト

上記のコードは推論結果をターミナルに出力します：

以前、ざっくり言えば、Swift の各「Era」を聴いてきたのだと思っていた。まさにメタだ。Midnights アルバムを聴いた後で Ms. Swift の音楽を聴き始めた。アルバムを初めて聴いてから数週間後、さまざまな曲を繰り返し再生している自分に気づいた。アルバムを順番に何度も聴いた：

推論速度

以下で測定したレイテンシ Roboflow Inference 1台のNVIDIA L4、バッチサイズ1、ウォームアップ後の平均で測定。

モデル	レイテンシ（ms）
easy_ocr	19.7

全文書画像で測定（テキスト検出＋認識）。

設定してください api_url をデプロイ先に合わせてください：

• https://serverless.roboflow.com Serverless Cloud API 用です。

• http://localhost:9001 ローカルの Inference サーバー。

• あなたの 専用デプロイメント プライベートエンドポイント用の URL。