OCR

Este bloque de función extrae texto de imágenes y devuelve el texto reconocido, las cajas delimitadoras y, opcionalmente, una imagen anotada. Está diseñado para flujos de trabajo simples de arrastrar y soltar: proporciona una imagen, ajusta el umbral de confianza y las opciones, luego consume el texto o visualiza los resultados.

📥 Entradas

Image Esta entrada acepta cualquier imagen sobre la que quieras realizar el reconocimiento de texto.

📤 Salidas

Result Imagen anotada con cajas de detección y, opcionalmente, etiquetas de texto superpuestas.

Whole Text Todo el texto detectado unido en una sola cadena.

Texts Cadenas de texto detectadas individualmente (pueden aparecer múltiples salidas).

Boxes Cajas delimitadoras detectadas para cada región de texto.

🕹️ Controles

Use auto rotation Alternar para habilitar el manejo automático de rotaciones (texto invertido/rotado).

Show Texts Alternar para dibujar las etiquetas de texto reconocidas en la imagen de salida anotada.

Threshold Deslizador para establecer la confianza mínima aceptada para las detecciones (más alto = menos resultados, pero más confiables).

🎨 Funciones

• Detección y reconocimiento de texto en tiempo real a partir de la imagen proporcionada a Image.

• Filtrado por confianza mediante el deslizador Threshold para ignorar detecciones débiles.

• Anotación opcional de la imagen: dibuja cajas y texto en Result cuando Show Texts está activado.

• Soporte de auto-rotación para mejorar el reconocimiento en texto rotado o invertido cuando Use auto rotation está activado.

• Salidas disponibles en formato legible (Whole Text / Texts) y en forma geométrica estructurada (Boxes) para procesamiento posterior.

⚙️ Mecanismo de ejecución

• Proporciona una imagen a la entrada Image y ejecuta el escenario.

• El bloque procesa la imagen y filtra las detecciones por debajo del Threshold seleccionado.

• Si hay salidas conectadas que requieren visualización, el bloque devuelve una imagen Result anotada con cajas y, si está activado, etiquetas de texto.

• Se producen salidas de texto (Whole Text, Texts) y salidas geométricas (Boxes) para ser usadas por otros bloques o herramientas de exportación.

• Nota: la primera ejecución puede tardar más (el modelo o los recursos se inicializan bajo demanda). Después, las inferencias serán más rápidas.

📝 Instrucciones de uso

1. Alimenta la imagen que quieres leer en la entrada Image.

2. Ajusta el deslizador Threshold para filtrar reconocimientos de baja confianza. Empieza con valores moderados (p. ej., 30–50) y ajústalos según sea necesario.

3. Activa Use auto rotation si tus imágenes pueden contener texto rotado.

4. Activa Show Texts si quieres que la imagen devuelta en Result muestre las etiquetas de texto detectadas.

5. Usa las salidas Whole Text, Texts o Boxes según tus necesidades (para mostrar, registrar o tomar decisiones lógicas).

💡 Consejos y trucos

• Mejora la precisión recortando previamente el área que contiene texto con Image ROI Select para que el bloque solo procese la región de interés.

• Acelera la inferencia en imágenes grandes usando Image Resize antes de alimentar el bloque.

• Elimina fondos complejos o aísla las regiones de texto con Background Removal (RMBG-1.4) o Background Removal (BiRefNet) cuando el texto esté sobre fondos con mucho ruido.

• Reduce el ruido visual con Blur o convierte a una imagen binaria más limpia con Image Threshold cuando trabajes con capturas ruidosas.

• Previsualiza rápidamente los resultados del OCR enviando la imagen Result anotada a Show Image.

• Si quieres un enfoque OCR alternativo, prueba el bloque OCR (EasyOCR) y compara resultados con tu conjunto de datos.

• Guarda el texto reconocido o las imágenes aguas abajo con Image Logger, Image Write o CSV Export para trazabilidad.

🛠️ Solución de problemas

• No se detecta texto: mejora la calidad de la imagen de entrada (recorta al texto, aumenta la resolución) o baja un poco el Threshold.

• Muchas detecciones falsas: sube el Threshold y recorta la imagen para centrarte en las regiones con texto real.

• Texto rotado no se lee correctamente: activa Use auto rotation o rota la imagen previamente con Image AutoRotator o aplicando un paso de Image Resize + rotación.

• Primera ejecución lenta: la primera evaluación puede tardar más mientras se inicializan los recursos. Las ejecuciones posteriores serán más rápidas.

• Si solo necesitas la geometría delimitadora para la lógica (no imágenes anotadas), desconecta las salidas de visualización para reducir la carga de procesamiento.