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# EasyOCR

EasyOCR ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) का उपयोग करके किसी छवि में मौजूद अक्षरों को प्राप्त करें।

यह ब्लॉक किसी छवि के भीतर का पाठ लौटाता है।

आप इस ब्लॉक का उपयोग किसी डिटेक्शन्स-आधारित ब्लॉक (अर्थात ObjectDetectionBlock) के साथ मिलाकर करना चाह सकते हैं। एक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल आगे की प्रोसेसिंग के लिए किसी छवि से विशिष्ट क्षेत्रों को अलग कर सकता है (अर्थात लॉजिस्टिक्स उपयोग-केस में एक शिपिंग कंटेनर ID)। फिर आप OCR चलाने से पहले रुचि के क्षेत्र को क्रॉप करने के लिए DynamicCropBlock का उपयोग कर सकते हैं।

पहले डिटेक्शन्स मॉडल का उपयोग करना और फिर डिटेक्शन्स को क्रॉप करना आपको किसी छवि के विशेष क्षेत्रों पर अपना विश्लेषण केंद्रित करने की अनुमति देता है।

ध्यान दें कि Apple Silicon पर कंटेनरों के भीतर चलने पर EasyOCR की कुछ सीमाएँ हैं।

### प्रकार पहचानकर्ता

चरण में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें `"type"` फ़ील्ड: `roboflow_core/easy_ocr@v1` ब्लॉक को अपने वर्कफ़्लो में एक चरण के रूप में जोड़ने के लिए।

### गुण

| **नाम**    | **प्रकार** | **विवरण**                                                                                                                | संदर्भ |
| ---------- | ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------ |
| `name`     | `str`      | वर्कफ़्लो में चरण का विशिष्ट नाम।                                                                                        | ❌      |
| `language` | `str`      | OCR के लिए उपयोग करने वाला भाषा मॉडल।                                                                                    | ❌      |
| `quantize` | `bool`     | क्वांटाइज़ किए गए मॉडल छोटे और तेज़ होते हैं, लेकिन कम सटीक हो सकते हैं और सभी हार्डवेयर पर सही ढंग से काम नहीं करेंगे.. | ❌      |

यह **संदर्भ** कॉलम यह दर्शाता है कि प्रॉपर्टी को `वर्कफ़्लो` रनटाइम में उपलब्ध डायनामिक मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है। देखें *Bindings* अधिक जानकारी के लिए।

### इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसकी बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। जांचें कि `EasyOCR` संस्करण `v1` में कौन-कौन से बाइंडिंग प्रकार हैं।

<details>

<summary>इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स</summary>

* इनपुट
  * `छवियाँ` ([*`छवि`*](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): जिस छवि पर अनुमान लगाना है..
* आउटपुट
  * `परिणाम` ([`स्ट्रिंग`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): स्ट्रिंग मान।
  * `भविष्यवाणियाँ` ([`object_detection_prediction`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)): sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स वाली भविष्यवाणी।
  * `parent_id` ([`parent_id`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/parent-id.md)): चरण आउटपुट के लिए पैरेंट का पहचानकर्ता।
  * `root_parent_id` ([`parent_id`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/parent-id.md)): चरण आउटपुट के लिए पैरेंट का पहचानकर्ता।
  * `prediction_type` ([`prediction_type`](/workflows/hi/developer-guide/developer-guide/kinds/prediction-type.md)): भविष्यवाणी के प्रकार वाला स्ट्रिंग मान।

</details>

<details>

<summary>उदाहरण JSON परिभाषा</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/easy_ocr@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "language": "<block_does_not_provide_example>",
	    "quantize": "<block_does_not_provide_example>"
	}
```

</details>