> 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/turkish/fonksiyon-bloklari/blocks-reference/ai-blocks/ocr.md).

# 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.