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# OCR 모델

DocTR 광학 문자 인식을 사용하여 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.

<details>

<summary>입력 및 출력 바인딩</summary>

* 입력
  * `이미지들` ([*`image`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): 추론을 수행할 이미지입니다..
* 출력
  * `결과` ([`문자열`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): 문자열 값.
  * `predictions` ([`object_detection_prediction`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)): 감지된 경계 상자를 포함하는 sv.Detections(...) 객체 형식의 예측입니다.
  * `parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/parent-id.md)): 단계 출력의 부모 식별자입니다.
  * `root_parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/parent-id.md)): 단계 출력의 부모 식별자입니다.
  * `prediction_type` ([`prediction_type`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/prediction-type.md)): 예측 유형을 나타내는 문자열 값입니다.

</details>

<details>

<summary>예시 JSON 정의</summary>

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

</details>