> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.augelab.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.augelab.com/arabic/alblwkat-alwzyfyh/blocks-reference/ai-blocks/ocr.md).

# OCR

هذه الدالة تستخرج النصوص من الصور وتعيد النص المعترف به، ومربعات الإحاطة (bounding boxes)، وصورة مشروحة اختيارية. صممت لتعمل بسهولة داخل مسارات العمل بالسحب والإفلات: أدخل صورة، اضبط عتبة الثقة والخيارات، ثم استخدم النص أو اعرض النتائج.

## 📥 المدخلات

`Image`\
هذا المدخل يقبل أي صورة تريد إجراء التعرّف النصي عليها.

## 📤 المخرجات

`Result`\
صورة معلمة بمربعات الاكتشاف والنصوص المُختارة (اختياريًا).

`Whole Text`\
النص الكامل المكتشف مدموجًا كسلسلة واحدة.

`Texts`\
كل نص مكتشف كقائمة من السلاسل النصية (مخرجات متعددة ممكنة).

`Boxes`\
مربعات الإحاطة المكتشفة لكل منطقة نصية.

## 🕹️ عناصر التحكم

`Use auto rotation`\
مفتاح لتفعيل التعامل التلقائي مع النص المدوّر أو المقلوب.

`Show Texts`\
مفتاح لرسم تسميات النص المعترف به على صورة `Result`.

`Threshold`\
مؤشر منزلق لتحديد الحد الأدنى لثقة الاكتشاف المقبول (كلما ارتفعت القيمة تكون النتائج أقل لكن أكثر ثقة).

## 🎨 الميزات

* كشف وقراءة النص في الوقت الحقيقي من الصور المرسلة إلى مدخل `Image`.
* فلترة حسب الثقة باستخدام شريط `Threshold` لتجاهل النتائج الضعيفة.
* إمكانية وضع العلامات على الصورة: رسم مربعات ونصوص على صورة `Result` عند تفعيل `Show Texts`.
* دعم التدوير التلقائي لتحسين القراءة عند وجود نص مقلوب أو مائل إذا تم تفعيل `Use auto rotation`.
* المخرجات متاحة كنص مقروء بشريًا (`Whole Text` / `Texts`) وأيضًا كشكل هندسي منسق (`Boxes`) لمعالجته لاحقًا.

## ⚙️ آلية التشغيل

* أدخل صورة في مدخل `Image` وشغّل السيناريو.
* يقوم البلوك بمعالجة الصورة ويستبعد الاكتشافات التي تقل عن قيمة `Threshold` المحددة.
* إذا كانت هناك مخارج متصلة تحتاج إلى عرض مرئي، يعيد البلوك صورة `Result` مع المربعات والنصوص الظاهرة (إن طلبت).
* تُنتَج مخرجات النص (`Whole Text`, `Texts`) والمخرجات الهندسية (`Boxes`) لاستخدامها في بلوكات أخرى أو للتصدير.
* ملاحظة: التشغيل الأول قد يستغرق وقتًا أطول لأن النموذج أو الموارد تُهيّأ عند الطلب. بعد ذلك ستكون عملية الاستدلال أسرع.

## 📝 تعليمات الاستخدام

1. أدخل الصورة التي تريد قراءتها في مدخل `Image`.
2. اضبط شريط `Threshold` لتصفية الاعترافات منخفضة الثقة. ابدأ بقيم متوسطة (مثلاً 30–50) وعدّل حسب الحاجة.
3. فعّل `Use auto rotation` إذا كانت صورك قد تحتوي على نص مائل أو مقلوب.
4. فعّل `Show Texts` إذا أردت أن تُظهر صورة `Result` تسميات النص المكتشف.
5. استخدم مخرجات `Whole Text`, `Texts` أو `Boxes` حسب حاجتك للعرض، التسجيل أو اتخاذ قرارات منطقية.

## 💡 نصائح وحيل

* حسّن الدقة بقص المنطقة التي تحتوي النص أولًا باستخدام `Image ROI Select` حتى يعالج البلوك المنطقة المهمة فقط.
* سرّع الاستدلال على الصور الكبيرة باستخدام `Image Resize` قبل إدخال الصورة.
* ازِل الخلفيات المعقدة أو عزل مناطق النص باستخدام `Background Removal (RMBG-1.4)` أو `Background Removal (BiRefNet)` إذا كان النص على خلفية مزدحمة.
* قلّل الضجيج البصري باستخدام `Blur` أو حول الصورة إلى صورة ثنائية أوضح باستخدام `Image Threshold` عند التعامل مع لقطات متسخة.
* لمعاينة سريعة لنتائج OCR أرسل صورة `Result` المعلّمة إلى `Show Image`.
* جرب بديل OCR مثل `OCR (EasyOCR)` وقارن النتائج مع بياناتك.
* احفظ النصوص أو الصور المعرّفة لاحقًا باستخدام `Image Logger`, `Image Write` أو `CSV Export` للتتبع.

## 🛠️ استكشاف الأخطاء وإصلاحها

* لا يتم اكتشاف أي نص: حسّن جودة الصورة (اقطع لمنطقة النص، زد الدقة) أو خفّض قيمة `Threshold` قليلًا.
* الكثير من الاكتشافات الخاطئة: ارفع قيمة `Threshold` واقطع الصورة لتركّز على مناطق النص الحقيقية.
* النص المدوّر لا يُقرأ بشكل صحيح: فعّل `Use auto rotation` أو قم بتدوير الصورة مسبقًا باستخدام `Image AutoRotator` أو إجرِ تدوير بعد `Image Resize`.
* بطء في التشغيل الأول: الأمر طبيعي لأن الموارد تُهيّأ؛ ستكون العمليات التالية أسرع.
* إذا كنت تحتاج فقط للهندسة (مربعات) للمنطق وليس صورًا معلمة، افصل مخارج العرض المرئي لتقليل عبء المعالجة.