EasyOCR

EasyOCR 다국어 OCR 모델을 Serverless Cloud API를 통해 사용하세요.

EasyOCR 당사를 통해 배포 가능한 다국어 광학 문자 인식 모델입니다 Serverless Cloud API. 지원되는 언어에는 영어, 일본어, 칸나다어, 한국어, 라틴어(스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 독일어, 폴란드어, 네덜란드어를 포함), 텔루구어, 간체 중국어가 포함됩니다.

코드 예시

다음과 같이 HTTP 엔드포인트를 통해 EasyOCR을 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. /easy_ocr/ocr 엔드포인트를 다음과 함께 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 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

이미지에서 EasyOCR을 실행하세요:

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

위 코드는 추론 결과를 터미널에 출력합니다:

오늘 일찍 생각해 보니, 속된 표현을 빌리자면, 스위프트의 각 에라스를 하나씩 들어온 셈이더군요. 정말 메타적입니다: Midnights 앨범을 듣고 나서 Ms. Swift의 음악을 듣기 시작했습니다. 앨범을 처음 들은 지 몇 주 후에는 여러 곡을 반복해서 재생하고 있는 제 자신을 발견했습니다. 앨범을 순서대로 여러 번 들었습니다:

추론 속도

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

모델	지연 시간(ms)
easy_ocr	19.7

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.