> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/ocr-model.md).

# OCR モデル

DocTR 光学式文字認識（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。

### 種別識別子

ステップで次の識別子を使用します `"type"` フィールド: `roboflow_core/ocr_model@v1` ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。

### プロパティ

| **名前** | **型** | **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。 | ❌  |

この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使用してプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細情報

### 入出力バインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `OCRモデル` のバージョン `v1` 持つか確認してください。

<details>

<summary>入出力バインディング</summary>

* 入力
  * `画像` ([*`画像`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)）：推論対象の画像です。
* 出力
  * `result` ([`string`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 文字列値。
  * `predictions` ([`object_detection_prediction`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)): 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`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md)): ステップ出力の親の識別子。
  * `root_parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md)): ステップ出力の親の識別子。
  * `prediction_type` ([`prediction_type`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/prediction-type.md)): 予測の種類を表す文字列値。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

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

</details>