AI OCR Frontend

AI-OPTICAL-Character-Recenition (AI-ECR) 프론트 엔드 : 이미지에서 데이터 추출

이 저장소는 Visual LLM을 사용하여 이미지에서 데이터를 추출 할 수있는 도구의 프론트 엔드 코드입니다. 백엔드 코드 (FastAPI 사용)는 여기에서 찾을 수 있습니다 : AI-ECR.

목차

• 설치
• 용법
• 예
• 특허

설치

AI-ECR 도구를 사용하려면 리포지토리, 백엔드 및 프론트 엔드를 설치하는 것이 가장 좋습니다. 즉, 다음 단계를 따릅니다.

1. 백엔드를 위해이 저장소를 복제하십시오

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

2. 백엔드에 필요한 종속성을 설치하십시오.

pip install -r requirements.txt

3. 다음 명령으로 CoachDB Docker 파일을 당기고 실행하십시오.

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

3. 프론트 엔드 저장소를 복제하십시오

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

3. 프론트 엔드에 필요한 종속성을 설치하십시오.

pip install -r requirements.txt

용법

그런 다음 실행하여 백엔드를 시작할 수 있습니다.

python app.py $IP_ADDRESS

CoachDB의 Docker 컨테이너가 실행 중인지 확인하십시오.

백엔드는 FastApi를 사용하기 때문에 $IP_ADDRESS:5000/docs 로 이동하여 FastApi 문서를 통해 시도해 볼 수 있습니다.

그러나 당신은 또한 실행을 통해 지금 프론트 엔드를 시작할 수 있습니다.

chmod +x start_up.sh
./start_up.sh

복제 된 프론트 엔드 리포지토리 내에서.

간단한 창이 브라우저에서 자동으로 열립니다. 웹 애플리케이션에서는 사이드 바에서 두 페이지를 찾을 수 있습니다.

• AI-ECR : 실제 광학 문자 인식을 실행하기위한 웹 페이지
• 모델 구성 : 모델 구성을위한 하위 페이지 (예 : Chatgpt, Llava, ...)

예

감사의 말

• 간소 - 프론트 엔드를위한 파이썬 프레임 워크.
• 포옹 페이스-최첨단 자연어 처리 모델 작업을위한 프레임 워크.