> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/models/ko/supported-models/easyocr.md).

# EasyOCR

[EasyOCR](https://github.com/JaidedAI/EasyOCR) 는 우리의 서비스를 통해 배포할 수 있는 다국어 광학 문자 인식 모델입니다. [서버리스 호스티드 API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api). 지원되는 언어에는 영어, 일본어, 칸나다어, 한국어, 라틴어(스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 독일어, 폴란드어, 네덜란드어를 포함), 텔루구어, 간체 중국어가 포함됩니다.

## 코드 샘플

HTTP 엔드포인트를 통해 직접 EasyOCR를 실행하세요. `curl`, 또는 다음을 사용하여 [`inference-sdk`](https://docs.roboflow.com/reference/inference/inference-sdk) 래퍼를 사용합니다.

{% tabs %}
{% tab title="HTTP(curl)" icon="webhook" %}
{% stepper %}
{% step %}

### API 키 받기

Roboflow 계정을 만들고, 다음에서 키를 찾으세요 [Roboflow API 설정 페이지](https://app.roboflow.com/settings/api) 그리고 셸에서 사용할 수 있도록 설정하세요:

```bash
export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"
```

{% endstep %}

{% step %}

### 모델 실행하기

다음을 호출하세요: `/easy_ocr/ocr` 엔드포인트를 다음으로 `curl`:

```bash
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"]
  }'
```

{% endstep %}
{% endstepper %}
{% endtab %}

{% tab title="SDK (Python)" icon="python" %}
{% stepper %}
{% step %}

### API 키 받기

Roboflow 계정을 만들고, 다음에서 키를 찾으세요 [Roboflow API 설정 페이지](https://app.roboflow.com/settings/api) 그리고 셸에서 사용할 수 있도록 설정하세요:

```bash
export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"
```

{% endstep %}

{% step %}

### 의존성 설치하기

이 패키지는 다음 모델을 호출합니다:

```bash
pip install -U inference-sdk supervision
```

{% endstep %}

{% step %}

### 모델 실행하기

이미지에서 EasyOCR를 실행하세요:

```python
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"]) # 추출된 텍스트
```

위의 코드는 추론 결과를 터미널에 출력합니다:

```
오늘 초반에 듣고 있던 Swift의 각 앨범의 시대를, 말하자면 시대들을 거쳐온 것에 대해 생각하고 있었다. 정말 메타적이다: Midnights 앨범을 듣고 난 뒤 미스 스위프트의 음악을 듣기 시작했다. 앨범을 처음 들은 지 몇 주 후, 여러 곡을 반복 재생하고 있는 나 자신을 발견했다. 앨범을 순서대로 여러 번 들었다:
```

{% endstep %}
{% endstepper %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## 추론 속도

다음을 사용해 측정한 지연 시간 [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) 1x NVIDIA L4, 배치 크기 1, 워밍업 후 평균.

<table data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th>지연 시간(ms)</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>easy_ocr</code></td><td>19.7</td></tr></tbody></table>

전체 문서 이미지에서 측정함(텍스트 검출 + 인식).

{% hint style="info" %}
설정하세요 `api_url` 배포 대상에 맞게 설정하세요:

* `https://serverless.roboflow.com` Serverless Hosted API용입니다.
* `http://localhost:9001` 로컬 [Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) 서버.
* 사용자 [전용 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) 비공개 엔드포인트용 URL.
  {% endhint %}
