PP-OCR

PP-OCR（PaddleOCR）光学式文字認識を使用して、画像からテキストを抽出します。

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（つまり ObjectDetectionBlock）と組み合わせて使用するとよい場合があります。物体検出モデルは、画像から特定の領域（たとえば、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、さらに処理することができます。その後、OCR を実行する前に DynamicCropBlock を使って注目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。

型識別子

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/pp_ocr@v1 ワークフローにこのブロックをステップとして追加するには。

プロパティ

名前	型	説明	参照
name	str	ワークフロー内のステップの一意の名前。	❌
text_detection	str	テキスト検出モデルのサイズ。次に設定してください なし 検出を無効にし、各入力画像に対して、事前に切り出された単一のテキスト行として認識を実行するには..	❌
text_recognition	str	テキスト認識モデルのサイズ。次に設定してください なし 認識を無効にし、転写テキストなしで検出されたテキストボックスのみを返すには..	❌

この 参照 列は、で利用可能な動的値を使っ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 詳細は。

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種別によって異なります。どのバインディング種別が PP-OCR のバージョン v1 あるか確認してください。

入力と出力のバインディング

• 入力

  • images (image): 推論対象の画像です..

• 出力

  • 結果 (string) : 文字列値。

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

  • 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。

  • 予測タイプ (予測タイプ): 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/pp_ocr@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "text_detection": "<block_does_not_provide_example>",
	    "text_recognition": "<block_does_not_provide_example>"
	}