EasyOCR

Serverless Hosted API を通じて EasyOCR の多言語 OCR model を使用します

EasyOCR は、当社の Serverless Hosted APIを通じてデプロイできる多言語の光学文字認識モデルです。対応言語には、英語、日本語、カンナダ語、韓国語、ラテン語（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。

コードサンプル

HTTPエンドポイントを使って EasyOCR を直接実行するには、 curl、または inference-sdk ラッパー。

API Key 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ます Roboflow API 設定ページそしてシェルで利用できるようにします:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

モデルを実行する

次を呼び出します /easy_ocr/ocr エンドポイントを使って 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"]
  }'

API Key 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ます Roboflow API 設定ページそしてシェルで利用できるようにします:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

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 inference-sdk

モデルを実行する

画像上で EasyOCR を実行するには:

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"]) # 抽出されたテキスト

上のコードは、推論結果をターミナルに出力します:

今日の早い時間に、Swift の各 Era を聴き通してきたことについて考えていた。メタですね。Midnights アルバムを聴いた後で Ms. Swift の音楽を聴き始めたのだけれど、アルバムを初めて聴いてから数週間後には、さまざまな曲を繰り返し再生している自分に気づいた。アルバムを通して何度も順番に聴いた:

推論速度

〜で測定されたレイテンシ Roboflow Inference 1x 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）。

設定する api_url をデプロイ先に合わせてください:

https://serverless.roboflow.com Serverless Hosted API 用。
http://localhost:9001 ローカルの Inference サーバー用。
あなたの Dedicated Deployment プライベートエンドポイントの URL。

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最終更新 8 日前

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