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# Text Detection

Ce bloc de fonction détecte les zones de texte dans une image et les visualise. Il est optimisé pour repérer des zones de texte orientées (tournées ou inclinées) et renvoie à la fois une image d'aperçu annotée et des données de position structurées pour un traitement ultérieur.

## 📥 Entrées <a href="#inputs" id="inputs"></a>

`Image Any` Image d'entrée à analyser pour la présence de texte.

## 📤 Sorties <a href="#outputs" id="outputs"></a>

`Image Any` Image annotée avec les zones de texte détectées dessinées.

`Referance Point` Liste de points de référence (points d'angle) pour chaque zone de texte détectée.

`Referance Rectangles` Liste des rectangles englobants pour chaque zone de texte détectée.

`Number of Detected Text` Nombre total de zones de texte trouvées.

## 🕹️ Contrôles <a href="#controls" id="controls"></a>

`Confidence` Ajuste la confiance minimale requise pour qu'une détection soit acceptée. Des valeurs plus élevées réduisent les faux positifs mais peuvent manquer les textes faibles.

`NMS Threshold` Ajuste la façon dont les détections qui se chevauchent sont fusionnées. Des valeurs plus basses rendent la fusion plus stricte, ce qui réduit les boîtes en double sur le même texte.

## ⚙️ Mécanisme d'exécution <a href="#running-mechanism" id="running-mechanism"></a>

Lors de l'exécution, le bloc examine l'image fournie, recherche les régions ressemblant à du texte, filtre les résultats selon la `Confidence`, fusionne les détections qui se chevauchent et redimensionne les régions trouvées à la taille de l'image d'entrée. Le bloc produit ensuite une image d'aperçu annotée, une liste de points de référence et de rectangles pour chaque détection, ainsi que le nombre total de zones de texte détectées.

## 🎯 Features <a href="#features" id="features"></a>

* Détecte les zones de texte tournées ou inclinées, pas seulement les lignes horizontales.
* Fournit un retour visuel (image annotée) et des sorties structurées (points, rectangles, nombre) pour un traitement en aval.
* Sensibilité ajustable via les contrôles `Confidence` et `NMS Threshold` pour équilibrer précision et rappel.

## 📝 Usage instructions <a href="#usage" id="usage"></a>

1. Fournissez une image à l'entrée `Image Any` (depuis une caméra, un chargeur de fichier ou un flux).
2. Ajustez le curseur `Confidence` pour équilibrer faux positifs et textes manqués.
3. Ajustez le curseur `NMS Threshold` si plusieurs boîtes se chevauchent sur la même zone de texte.
4. Utilisez la sortie annotée `Image Any` pour prévisualiser les détections, et utilisez `Referance Point` / `Referance Rectangles` pour l'extraction, le recadrage ou pour envoyer aux blocs de reconnaissance.

## 💡 Tips and Tricks <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

* Si l'image est très grande, utilisez `Image Resizer` pour réduire la taille afin d'accélérer le traitement, puis remappez les coordonnées des rectangles sur l'original si nécessaire.
* Pour la reconnaissance effective du texte après détection, connectez les zones recadrées détectées aux blocs `OCR` ou `OCR (EasyOCR)`.
* Pour vous concentrer sur une zone spécifique, recadrez d'abord avec `Image ROI` ou `Image ROI Select` et injectez l'image recadrée dans ce bloc.
* Utilisez `Show Image` pour prévisualiser la sortie annotée, et `Draw Result On Image` pour superposer du texte de statut personnalisé en fonction des résultats de détection.
* Sauvegardez les résultats avec `Image Write` ou enregistrez des exemples avec `Image Logger` pour revue ultérieure.

## 🛠️ Troubleshooting <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

* Aucune détection : Baissez la valeur de `Confidence` ou fournissez une image plus claire.
* Trop de petites boîtes ou doublons : Augmentez la valeur de `Confidence` et baissez le `NMS Threshold` pour fusionner les détections chevauchantes.
* Détections décalées après redimensionnement : Assurez-vous de compenser toute étape de redimensionnement lors de l'interprétation des coordonnées `Referance Rectangles`.
* Si vous n'avez besoin que du texte reconnu (et non des positions), enchaînez ce bloc avec `OCR` / `OCR (EasyOCR)` et utilisez la sortie de comptage pour contrôler la logique en aval.