AI OCR Frontend

Frontend de reconocimiento de caracteres ai-óptico (AII-OOC): Extracción de datos de las imágenes

Este repositorio es el código frontend para una herramienta con la que puede extraer datos de imágenes utilizando LLMS visuales. El código de backend (usando Fastapi) se puede encontrar aquí: AI-OOC.

Tabla de contenido

• Instalación
• Uso
• Ejemplo
• Licencia

Instalación

Para usar la herramienta AII-OOC, es mejor si instala ambos repositorios, backend y frontend, es decir, siga estos pasos:

1. Clon este repositorio para el backend

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

2. Instale las dependencias requeridas para el backend:

pip install -r requirements.txt

3. Tire y ejecute el archivo Docker CoachDB con el siguiente comando:

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

3. Clonar el repositorio frontend

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

3. Instale las dependencias requeridas para el frontend:

pip install -r requirements.txt

Uso

Luego puede comenzar el backend ejecutando:

python app.py $IP_ADDRESS

Asegúrese de que el contenedor Docker para CoachDB esté funcionando.

Desde que el backend usa Fastapi, ahora puede probarlo a través de los documentos de Fastapi yendo a $IP_ADDRESS:5000/docs .

Pero también puedes comenzar el frontend ahora ejecutando:

chmod +x start_up.sh
./start_up.sh

desde dentro del repositorio de frontend clonado.

Una ventana de transmisión se abrirá automáticamente en su navegador. Dentro de la aplicación web luego encontrará dos páginas en la barra lateral:

• AIIC: Página web para ejecutar el reconocimiento de caracteres ópticos reales
• Configuraciones del modelo: Subpage para configurar los modelos (por ejemplo, chatgpt, llava, ...)

Ejemplo

Expresiones de gratitud

• Aprecio - Python -Framework for Frontend.
• Abrazando la cara: marco para trabajar con modelos de procesamiento del lenguaje natural de última generación.