EasyOCR

हमारे Serverless Hosted API के माध्यम से EasyOCR multilingual OCR model का उपयोग करें

EasyOCR हमारे माध्यम से परिनियोजित किया जा सकने वाला बहुभाषी ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन मॉडल है Serverless Hosted API. समर्थित भाषाओं में English, Japanese, Kannada, Korean, Latin (जिसमें Spanish, French, Italian, Portuguese, German, Polish, और Dutch शामिल हैं), Telugu, और Simplified Chinese शामिल हैं।

कोड नमूना

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

अपनी API Key प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएं, अपनी key यहाँ पर ढूँढें Roboflow API settings page और इसे अपने shell में उपलब्ध कराएँ:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

मॉडल चलाएँ

को कॉल करें /easy_ocr/ocr एंडपॉइंट को 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"]
  }'

अपनी API Key प्राप्त करें

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

यह पैकेज मॉडल को कॉल करता है:

pip install inference-sdk

मॉडल चलाएँ

एक छवि पर EasyOCR चलाएँ:

import os
import cv2
import numpy as np
import requests
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

content = requests.get("https://media.roboflow.com/swift.png").content
image = cv2.imdecode(np.frombuffer(content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

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 टेक्स्ट

ऊपर दिया गया code terminal पर inference results प्रिंट करता है:

आज पहले मैं सोच रहा था कि मैं, लिंगो में कहें तो, Swift के हर Era से गुज़र चुका हूँ। वाकई मेटा: मैंने Ms. Swift का संगीत Midnights album सुनने के बाद सुनना शुरू किया; एल्बम को पहली बार सुनने के कुछ हफ्तों बाद, मैंने खुद को अलग-अलग गाने बार-बार रिपीट पर बजाते हुए पाया। मैंने एल्बम को क्रम में कई बार सुना:

Inference speed

Latency मापी गई Roboflow Inference 1x NVIDIA L4 पर, batch size 1, warmup के बाद का औसत।

मॉडल

विलंबता (ms)

easy_ocr

19.7

एक पूर्ण दस्तावेज़ छवि पर मापा गया (text detection plus recognition).

सेट करें api_url को अपने deployment target से मिलाएँ:

https://serverless.roboflow.com Serverless Hosted API के लिए।
http://localhost:9001 एक local Inference server.
आपका Dedicated Deployment एक private endpoint के लिए URL.

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अंतिम अपडेट 9 दिन पहले

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