DocTR

DocTR OCR 모델을 Serverless Cloud API를 통해 사용하세요.

DocTR 우리 플랫폼을 통해 배포할 수 있는 문서 OCR 모델입니다 Serverless Cloud API.

코드 예시

다음과 같이 HTTP 엔드포인트를 통해 DocTR를 직접 실행하세요 curl, 또는 다음을 사용하여 inference-sdk 래퍼.

HTTP (curl)

1

API 키 받기

Roboflow 계정을 만들고, 다음에서 키를 찾으세요. Roboflow API 설정 페이지 에서 다음과 같이 셸에서 사용할 수 있도록 합니다:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

모델 실행

다음을 호출합니다. /doctr/ocr 엔드포인트를 다음과 함께 curl:

curl --location 'https://serverless.roboflow.com/doctr/ocr' \
  --header 'Content-Type: application/json' \\
  --data '{
    "api_key": "'"$ROBOFLOW_API_KEY"'",
    "image": {"type": "url", "value": "https://media.roboflow.com/inference/license_plate_1.jpg"}
  }'

SDK (Python)

1

API 키 받기

Roboflow 계정을 만들고, 다음에서 키를 찾으세요. Roboflow API 설정 페이지 에서 다음과 같이 셸에서 사용할 수 있도록 합니다:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

의존성 설치

이 패키지는 다음 모델을 호출합니다:

pip install -U inference-sdk supervision

3

모델 실행

텍스트가 포함된 이미지에서 DocTR를 실행하세요:

import os
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

# 텍스트가 포함된 샘플 이미지
image = sv.load_image_from_url("https://media.roboflow.com/inference/license_plate_1.jpg")

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

result = client.ocr_image(inference_input=image, model="doctr")

print(result["result"]) # 추출된 텍스트

위 코드는 추론 결과를 터미널에 출력합니다:

미스터
AUTPMATIC
280SE
34 T6511

추론 속도

지연 시간 측정 기준: Roboflow Inference 1x NVIDIA L4, 배치 크기 1에서 워밍업 후 평균값.

모델	지연 시간(ms)
doctr	83.5

전체 문서 이미지(텍스트 감지 및 인식 포함)를 기준으로 측정했습니다.

설정 api_url 를 배포 대상에 맞게:

• https://serverless.roboflow.com 서버리스 클라우드 API용입니다.

• http://localhost:9001 로컬 Inference 서버용.

• 당신의 전용 배포 비공개 엔드포인트용 URL.

Inference(자가 호스팅)에서 사용

DocTR는 다음의 핵심 모델입니다 Roboflow Inference따라서 직접 호스팅하는 서버에서도 실행됩니다. 로컬 서버를 시작한 다음, 동일한 ocr_image 호출하세요:

pip install inference-cli
inference 서버 시작  # http://localhost:9001에서 서비스

import os
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="http://localhost:9001",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)

result = client.ocr_image(inference_input="./container.jpg")
print(result)

응답에는 인식된 텍스트와 추론 시간이 포함됩니다:

{'result': 'MSKU 0439215', 'time': 3.87}

추가 읽을거리

• OCR로 이미지에서 텍스트를 감지하는 방법