OCR

Bu fonksiyon bloğu, görüntülerden metin çıkarır ve tanınan metinleri, sınırlayıcı kutuları ve isteğe bağlı olarak açıklamalı bir görüntüyü döndürür. Basit sürükle-bırak iş akışları için tasarlanmıştır: bir görüntü verin, güven eşiğini ve seçenekleri ayarlayın, ardından metni kullanın veya sonuçları görselleştirin.

📥 Girdiler

Image Metin tanıma işlemi yapmak istediğiniz herhangi bir görüntüyü kabul eden giriş.

📤 Çıktılar

Result Tespit kutuları ve isteğe bağlı metin bindirmeleri ile açıklamalı görüntü.

Whole Text Tespit edilen tüm metinlerin birleştirilmiş tek bir dize halinde çıktısı.

Texts Tespit edilen her bir metin parçasının ayrı ayrı çıktısı (birden çok çıktı mümkün).

Boxes Her metin bölgesi için tespit edilen sınırlayıcı kutuların geometrik verisi.

🕹️ Kontroller

Use auto rotation Metinlerin ters/rotasyonlu olduğu durumlar için otomatik döndürme işlemini etkinleştirme geçişi.

Show Texts Tanınan metin etiketlerini açıklamalı çıktı görüntüsüne çizme geçişi.

Threshold Kabul edilecek tespitlerin minimum güven düzeyini ayarlayan kaydırıcı (yüksek = daha az fakat daha güvenli sonuçlar).

🎨 Özellikler

• Image girişine verilen görüntülerden gerçek zamanlı metin tespiti ve tanıma.

• Zayıf tespitleri göz ardı etmek için Threshold kaydırıcısı ile güven filtresi.

• İsteğe bağlı görüntü açıklaması: Show Texts etkinleştirildiğinde Result üzerinde kutular ve metinler çizilir.

• Use auto rotation etkinleştirildiğinde döndürülmüş veya ters metinlerde tanımayı iyileştiren otomatik döndürme desteği.

• Çıktılar hem insan tarafından okunabilir metin biçiminde (Whole Text / Texts) hem de aşağı işleme için yapılandırılmış geometri biçiminde (Boxes) sunulur.

⚙️ Çalışma mekanizması

• Image girişine bir görüntü verin ve senaryoyu çalıştırın.

• Blok, görüntüyü işler ve seçilen Threshold altında kalan tespitleri filtreler.

• Görselleştirme gerektiren çıktılar bağlıysa, blok kutular ve isteğe bağlı metin bindirmeleriyle açıklamalı bir Result görüntüsü döndürür.

• Metin çıktıları (Whole Text, Texts) ve geometri çıktıları (Boxes) diğer bloklar veya dışa aktarma araçları için üretilir.

• Not: İlk çalıştırma daha uzun sürebilir (model veya kaynaklar talep üzerine başlatılır). Sonraki çalıştırmalar daha hızlı olur.

📝 Kullanım talimatları

1. Okumak istediğiniz görüntüyü Image girişine besleyin.

2. Düşük güvenilirlikteki tanımaları filtrelemek için Threshold kaydırıcısını ayarlayın. Orta değerlerle başlayın (örn. 30–50) ve gerektiğinde ayarlayın.

3. Görüntüleriniz döndürülmüş metin içerebiliyorsa Use auto rotation seçeneğini etkinleştirin.

4. Döndürülen Result görüntüsünde tespit edilen metin etiketlerini görmek istiyorsanız Show Texts seçeneğini açın.

5. Gerektiğinde görüntüyü gösterme, günlükleme veya mantık için Whole Text, Texts veya Boxes çıktılarını kullanın.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

• İlk olarak metin içeren alanı Image ROI Select ile kırparak doğruluğu artırın; blok yalnızca ilgi bölgesini işler.

• Büyük görüntülerde çıkarımı hızlandırmak için Image Resize kullanın.

• Karmaşık arka planlarda metin varsa Background Removal (RMBG-1.4) veya Background Removal (BiRefNet) ile arka planı temizlemeyi düşünün.

• Gürültülü yakalamalarda görsel gürültüyü azaltmak için Blur veya daha temiz bir ikili görüntü elde etmek için Image Threshold uygulayın.

• OCR sonuçlarını hızlı önizlemek için açıklamalı Result görüntüsünü Show Image bloğuna gönderin.

• Alternatif bir OCR yaklaşımı isterseniz, OCR (EasyOCR) bloğunu deneyip sonuçları karşılaştırın.

• Tanınan metni veya görüntüleri izlenebilirlik için Image Logger, Image Write veya CSV Export ile kaydedin.

🛠️ Sorun Giderme

• Metin tespit edilemiyorsa: giriş görüntüsü kalitesini artırın (metin bölgesini kırpın, çözünürlüğü yükseltin) veya Threshold değerini biraz düşürün.

• Çok fazla yanlış tespit varsa: Threshold değerini yükseltin ve gerçek metin bölgelerine odaklanmak için görüntüyü kırpın.

• Döndürülmüş metin doğru okunmuyorsa: Use auto rotation özelliğini etkinleştirin veya görüntüyü Image AutoRotator ile önceden döndürün.

• İlk çalıştırma yavaşsa: kaynakların başlatılması nedeniyle ilk değerlendirme daha uzun sürebilir; sonraki çalıştırmalar daha hızlı olacaktır.

• Yalnızca mantık için geometrik veriye ihtiyacınız varsa (açıklamalı görüntüler değil), işlem yükünü azaltmak için görselleştirme çıktılarını bağlantısını kesin.