OCR 모델

DocTR 광학 문자 인식을 사용해 이미지에서 텍스트를 추출합니다.

DocTR 광학 문자 인식(OCR)을 사용하여 이미지의 문자를 추출합니다.

이 블록은 이미지 내의 텍스트를 반환합니다.

이 블록을 탐지 기반 블록(예: ObjectDetectionBlock)과 함께 사용하고 싶을 수 있습니다. 객체 탐지 모델은 이미지의 특정 영역(예: 물류 사용 사례의 운송 컨테이너 ID)을 추가 처리를 위해 분리할 수 있습니다. 그런 다음 OCR을 실행하기 전에 DynamicCropBlock을 사용하여 관심 영역을 자를 수 있습니다.

탐지 모델을 사용한 뒤 탐지 결과를 자르면 이미지의 특정 영역에 분석을 집중할 수 있습니다.

유형 식별자

step에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/ocr_model@v1 를 워크플로에 단계로 추가합니다.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	워크플로에서 단계의 고유한 이름입니다.	❌

해당 참조 열은 워크플로 런타임에서 사용할 수 있는 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있음을 나타냅니다. 자세한 내용은 워크플로 런타임. 자세한 내용은 바인딩 를 참조하세요.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 종류에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 종류가 있는지 확인하세요 OCR 모델 버전 v1 가 있습니다.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 이미지들 (image): 추론을 수행할 이미지입니다..

• 출력

  • 결과 (문자열): 문자열 값.

  • predictions (object_detection_prediction): 감지된 경계 상자를 포함하는 sv.Detections(...) 객체 형식의 예측입니다.

  • parent_id (parent_id): 단계 출력의 부모 식별자입니다.

  • root_parent_id (parent_id): 단계 출력의 부모 식별자입니다.

  • prediction_type (prediction_type): 예측 유형을 나타내는 문자열 값입니다.

예시 JSON 정의

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