AI OCR Frontend

Ai-Optical-Character-Recognition（AI-ocr）フロントエンド：画像からデータの抽出

このリポジトリは、Visual LLMを使用して画像からデータを抽出できるツールのFrontendコードです。バックエンドコード（FastAPIを使用）は、AI-ocrで見つけることができます。

目次

• インストール
• 使用法
• 例
• ライセンス

インストール

AI-cocrツールを使用するには、リポジトリ、バックエンド、フロントエンドの両方をインストールする場合が最適です。つまり、次の手順に従います。

1. バックエンドのこのリポジトリをクローンします

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

2. バックエンドに必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

3. 次のコマンドでCoachDB dockerファイルをプルして実行します。

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

3. フロントエンドリポジトリをクローンします

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

3. フロントエンドに必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

使用法

その後、実行してバックエンドを開始できます。

python app.py $IP_ADDRESS

CoachDBのDockerコンテナが実行されていることを確認してください。

バックエンドはFastapiを使用しているため、 $IP_ADDRESS:5000/docsに移動することで、Fastapi Docsを介して試してみることができます。

ただし、今すぐフロントエンドを起動することもできます。

chmod +x start_up.sh
./start_up.sh

クローン化されたフロントエンドリポジトリ内から。

ブラウザでは、retrylidウィンドウが自動的に開きます。 Webアプリケーション内で、サイドバーに2ページがあります。

• AI-OCR：実際の光学文字認識を実行するためのWebページ
• モデル構成：モデルを構成するためのサブページ（chatgpt、llavaなど...）

例

謝辞

• streamlit-フロントエンド用のpythonフレームワーク。
• 抱きしめる顔 - 最先端の自然言語処理モデルを扱うためのフレームワーク。