EasyOCR

EasyOCRの光学文字認識を使用して画像からテキストを抽出します。

EasyOCR Optical Character Recognition (OCR) を使用して、画像内の文字を取得します。

このブロックは画像内のテキストを返します。

このブロックは、検出ベースのブロック（例: ObjectDetectionBlock）と組み合わせて使用するとよいでしょう。物体検出モデルは、画像内の特定領域（例: 物流のユースケースにおける輸送コンテナ ID）を切り出して、さらなる処理を行うことができます。その後、OCR を実行する前に DynamicCropBlock を使用して対象領域をクロップできます。

検出モデルを使用してから検出結果をクロップすると、画像の特定の領域に分析を絞り込むことができます。

なお、EasyOCR は Apple Silicon 上のコンテナ内で実行する際に制限があります。

タイプ識別子

ステップで次の識別子を使用してください "type" フィールド: roboflow_core/easy_ocr@v1 ワークフローのステップとしてブロックを追加します。

プロパティ

名前	タイプ	説明	参照
name	str	ワークフロー内でのステップの一意の名前。	❌
language	str	OCR に使用する言語モデル。	❌
quantize	bool	量子化モデルはより小さく高速ですが、精度が低い場合があり、すべてのハードウェアで正しく動作するとは限りません。	❌

この 参照 列は、 ワークフロー 実行時に利用可能な動的値でプロパティをパラメータ化できる可能性を示します。 バインディング 詳細は、こちらをご覧ください。

入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディングの種類によって異なります。EasyOCR EasyOCR バージョン v1 が持つバインディングの種類を確認してください。

入力と出力のバインディング

• input

  • images (image): 推論対象の画像。

• output

  • result (string): 文字列値。

  • predictions (object_detection_prediction): sv.Detections(...) オブジェクト形式の、検出されたバウンディングボックスを含む予測。

  • parent_id (parent_id): ステップ出力の親の識別子。

  • root_parent_id (parent_id): ステップ出力の親の識別子。

  • prediction_type (prediction_type): 予測の種類を表す文字列値。

JSON 定義の例

{
	    "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>"
	}