AI OCR

التعرف الضوئي على الحروف (AI-OCR): استخراج البيانات من الصور

هذا المستودع هو رمز الواجهة الخلفية للأداة التي يمكنك من خلالها استخراج البيانات من الصور باستخدام LLMs المرئية. يمكن العثور على رمز الواجهة الأمامية (باستخدام Streamlit) هنا: AI-OCR-Frotend.

جدول المحتويات

• تثبيت
• الاستخدام
• مثال
• رخصة

تثبيت

لاستخدام أداة AI-OCR، من الأفضل تثبيت هذا المستودع للواجهة الخلفية، بالإضافة إلى مستودع الواجهة الأمامية، أي اتبع الخطوات التالية:

1. استنساخ هذا المستودع للواجهة الخلفية

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

2. قم بتثبيت التبعيات المطلوبة للواجهة الخلفية:

pip install -r requirements.txt

3. قم بسحب ملف Coachdb docker وتشغيله باستخدام 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. قم بتثبيت التبعيات المطلوبة للواجهة الأمامية:

pip install -r requirements.txt

الاستخدام

يمكنك بعد ذلك بدء الواجهة الخلفية عن طريق تشغيل:

python app.py $IP_ADDRESS

تأكد من تشغيل حاوية الإرساء الخاصة بـ Coachdb.

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

ولكن يمكنك أيضًا بدء الواجهة الأمامية الآن عن طريق تشغيل:

chmod +x start_up.sh
./start_up.sh

من داخل مستودع الواجهة الأمامية المستنسخ.

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

• AI-OCR: صفحة ويب لتشغيل التعرف البصري الفعلي على الأحرف
• تكوينات النموذج: صفحة فرعية لتكوين النماذج (مثل ChatGPT وLava و...)

مثال

شكر وتقدير

• Hugging Face - إطار عمل للعمل مع أحدث نماذج معالجة اللغة الطبيعية.