# OCR (EasyOCR)

Este bloque de función detecta y extrae texto de imágenes usando un motor OCR. Está diseñado para una integración sencilla: proporciona una imagen, ajusta un umbral de confianza y, opcionalmente, permite la rotación automática para mejorar el reconocimiento de texto rotado.

## 📥 Entradas

* `Image` Imagen en escala de grises o color que contiene el texto a reconocer.

## 📤 Salidas

* `Result` Imagen anotada con las cajas detectadas y etiquetas de texto opcionales (si la visualización está activada más adelante).
* `Whole Text` Texto completo reconocido como una sola cadena (palabras concatenadas).
* `Texts` Segmentos de texto reconocidos individualmente como una lista.
* `Boxes` Polígonos delimitadores (4 puntos) para cada área de texto detectada.

## 🕹️ Controles

* `Auto Rotation` Alternar para probar versiones rotadas de la imagen de entrada al buscar texto. Útil cuando el texto puede aparecer girado (por ejemplo, teléfonos o rótulos inclinados).
* `Show Texts` Alternar para incluir las etiquetas de texto reconocidas en la salida `Result` (cuando la visualización esté activa).
* `Threshold` Control deslizante para establecer la confianza mínima requerida para aceptar una detección. Valores más altos reducen falsos positivos pero pueden omitir texto débil.

## ✨ Características

* Reconocimiento en múltiples ángulos cuando `Auto Rotation` está habilitado, para mejorar la detección de texto rotado.
* Filtrado por confianza mediante `Threshold` para controlar la estricticidad de las detecciones.
* Devuelve tanto los resultados textuales como los polígonos exactos de cada detección, permitiendo procesamiento o registro posterior.
* Usará aceleración por hardware disponible para mejorar el rendimiento.

## 📊 Cómo funciona

Cuando se entrega una imagen a `Image`, el bloque analiza la imagen buscando texto aplicando el umbral y la configuración de rotación. Las detecciones aceptadas se devuelven como texto y cajas delimitadoras. Si hay una salida de visualización conectada, en `Result` se producirá una imagen anotada con las cajas detectadas (y etiquetas opcionales).

## 📝 Inicio rápido

1. Conecta un bloque que produzca imágenes (por ejemplo una cámara o un cargador de imágenes) a `Image`.
2. Activa `Auto Rotation` si el texto puede aparecer rotado.
3. Ajusta `Threshold` para equilibrar sensibilidad y falsos positivos.
4. Usa la salida `Boxes` para dibujar o registrar las detecciones, o conecta `Result` a un bloque de visualización para previsualizar.

## 💡 Consejos y trucos

* Preprocesa texto pequeño o con ruido con `Image Resizer` o `Super Resolution` para mejorar la legibilidad antes del OCR.
* Recorta la región de interés con `Image ROI Select` o `Image ROI` para que el OCR procese solo las áreas relevantes (más rápido y más preciso).
* Mejora el contraste y reduce ruido con `Contrast Optimization`, `Denoising` o `Adjust Colors` antes de alimentar la imagen.
* Elimina fondos distractores con `Background Removal (RMBG-1.4)` o `Background Removal (BiRefNet)` cuando el texto esté sobre escenas complejas.
* Para comprobaciones visuales rápidas, conecta `Result` a `Show Image` para inspeccionar la ubicación de las cajas y etiquetas.
* Para comparar calidad de reconocimiento o estrategias alternativas, prueba el otro bloque `OCR` y compara resultados.
* Guarda el texto reconocido y registros usando `CSV Export` o arma registros estructurados con `Data to JSON` para sistemas posteriores.
* Si aparecen muchos falsos positivos, aumenta `Threshold` o aplica enmascarado dirigido con `Apply Mask` para excluir regiones irrelevantes.

## 🛠️ Solución de problemas

* No se detecta texto: aumenta el tamaño de la imagen con `Image Resizer` o mejora la claridad con `Denoising` / `Contrast Optimization`.
* Detecciones con baja confianza: sube el valor de `Threshold` y/o limpia el fondo con los bloques de eliminación de fondo.
* Texto rotado o boca abajo: activa `Auto Rotation`. Si solo hay un ángulo problemático, recorta con `Image ROI Select` y rota externamente.
* Muchos falsos positivos en fondos texturizados: restringe el área de procesamiento con `Image ROI Select` y usa `Apply Mask` para bloquear regiones ruidosas.
* Quiere salida estructurada: enruta `Texts` y `Boxes` a `Data to JSON` o `CSV Export` para guardar o procesar posteriormente.


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