AI OCR Frontend

الواجهة الواجهة الواجهة الواجبة-تواجد الشحن البصري (AI-ACR): استخراج البيانات من الصور

هذا المستودع هو رمز الواجهة الأمامية لأداة يمكنك من خلالها استخراج البيانات من الصور باستخدام Visual LLMs. يمكن العثور على رمز الواجهة الخلفية (باستخدام fastapi) هنا: AI-OCR.

جدول المحتويات

• تثبيت
• الاستخدام
• مثال
• رخصة

تثبيت

لاستخدام أداة AI-OCR ، من الأفضل أن تقوم بتثبيت كل من المستودعات والخلفية والواجهة الأمامية ، أي اتباع هذه الخطوات:

1. استنساخ هذا المستودع للواجهة الخلفية

git clone https://github.com/jWinman91/AI-OCR.git
cd ai-ocr

2. تثبيت التبعيات المطلوبة للواجهة الخلفية:

pip install -r requirements.txt

3. سحب وتشغيل ملف Docker CoachDB مع الأمر التالي:

docker run -e COUCHDB_USER=admin -e COUCHDB_PASSWORD=JensIsCool -p 5984:5984 -d --name config_db couchdb:latest

3. استنساخ مستودع الواجهة الأمامية

git clone https://github.com/jWinman91/AI-OCR-Frontend.git
cd ai-ocr-frondend

3. تثبيت التبعيات المطلوبة للواجهة الأمامية:

pip install -r requirements.txt

الاستخدام

يمكنك بعد ذلك بدء الواجهة الخلفية عن طريق الجري:

python app.py $IP_ADDRESS

تأكد من تشغيل حاوية Docker لـ CoachDB.

نظرًا لأن الواجهة الخلفية تستخدم Fastapi ، يمكنك الآن تجربتها عبر مستندات Fastapi بالانتقال إلى $IP_ADDRESS:5000/docs .

ولكن يمكنك أيضًا بدء الواجهة الأمامية الآن عن طريق الجري:

chmod +x start_up.sh
./start_up.sh

من داخل مستودع الواجهة الأمامية المستنسخة.

سيتم فتح نافذة بذيئة تلقائيًا في متصفحك. داخل تطبيق الويب ، ستجد صفحتين على الشريط الجانبي:

• AI-OCR: صفحة ويب لتشغيل التعرف على الأحرف البصرية الفعلية
• تكوينات النموذج: صفحة فرعية لتكوين النماذج (على سبيل المثال ChatGPT ، LLAVA ، ...)

مثال

شكر وتقدير

• Streamlit - Python -Framework للواجهة الأمامية.
• Hugging Face-Framework للعمل مع نماذج معالجة اللغة الطبيعية الحديثة.