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SnapOtterandGitHub
4963ab3bbd
All 181 docs markdown files translated into 20 languages (apps/docs/<locale>/**). Companion to the i18n code PR; admin-merged because the file count exceeds GitHub's per-PR CI trigger limit. Validated by pnpm i18n:check (all surfaces, 0 stale/missing) and a clean all-locale docs build.
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description: "AI-संचालित ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन का उपयोग करके इमेज से टेक्स्ट निकालें।"
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i18n_source_hash: 3d85d423b82c
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: 47b6f369cfc3
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# OCR / Text Extraction {#ocr-text-extraction}
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AI-संचालित ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन का उपयोग करके इमेज से टेक्स्ट निकालें। कई भाषाओं और गुणवत्ता टियर का समर्थन करता है।
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## API Endpoint {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/ocr`
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**Processing:** सिंक्रोनस JSON प्रतिक्रिया। यदि `clientJobId` प्रदान किया गया हो, तो प्रगति की जानकारी SSE के माध्यम से भी दी जाती है।
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**Model bundle:** `ocr` (5-6 GB)
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## Parameters {#parameters}
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| Parameter | Type | Required | Default | Description |
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|-----------|------|----------|---------|-------------|
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| file | file | Yes | - | इमेज फ़ाइल (multipart) |
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| quality | string | No | `"balanced"` | गुणवत्ता टियर: `fast` (Tesseract), `balanced` (PaddleOCR v5), `best` (PaddleOCR VL) |
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| language | string | No | `"auto"` | भाषा संकेत: `auto`, `en`, `de`, `fr`, `es`, `zh`, `ja`, `ko` |
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| enhance | boolean | No | `true` | बेहतर OCR सटीकता के लिए इमेज को पूर्व-प्रोसेस करें |
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| engine | string | No | - | अप्रचलित। इसके बजाय `quality` का उपयोग करें। `tesseract` को `fast` से, `paddleocr` को `balanced` से मैप करता है |
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## Example Request {#example-request}
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```bash
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curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/ocr \
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-F "file=@document.png" \
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-F 'settings={"quality":"best","language":"en","enhance":true}'
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```
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## Response (200 OK) {#response-200-ok}
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```json
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{
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"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
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"filename": "document.png",
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"text": "Extracted text content from the image...",
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"engine": "paddleocr-vl"
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}
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```
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### Progress (SSE, optional) {#progress-sse-optional}
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यदि कोई `clientJobId` फ़ॉर्म फ़ील्ड प्रदान किया गया हो, तो प्रगति इवेंट स्ट्रीम किए जाते हैं:
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```
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event: progress
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data: {"phase":"processing","stage":"Recognizing text...","percent":50}
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```
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## Notes {#notes}
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- `ocr` मॉडल बंडल का इंस्टॉल होना आवश्यक है (5-6 GB)।
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- OCR इमेज डाउनलोड URL के बजाय सीधे निकाला गया टेक्स्ट लौटाता है।
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- एक फ़ॉलबैक श्रृंखला का उपयोग करता है: यदि कोई उच्च-गुणवत्ता टियर क्रैश हो जाता है (उदा., PaddleOCR segfault), तो यह स्वतः अगले निचले टियर के साथ पुनः प्रयास करता है।
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- यदि कोई टियर क्रैश हुए बिना खाली टेक्स्ट लौटाता है, तो यह भी अगले टियर पर फ़ॉलबैक करता है।
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- गुणवत्ता टियर इंजनों से मैप होते हैं: `fast` = Tesseract, `balanced` = PaddleOCR v5, `best` = PaddleOCR VL।
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- स्वचालित डिकोडिंग के माध्यम से HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR और HDR इनपुट प्रारूपों का समर्थन करता है।
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