AI OCR

AI-광문자 인식(AI-OCR): 이미지에서 데이터 추출

이 저장소는 시각적 LLM을 사용하여 이미지에서 데이터를 추출할 수 있는 도구의 백엔드 코드입니다. 스트림릿을 사용하는 프런트엔드 코드는 AI-OCR-Frotend에서 찾을 수 있습니다.

목차

• 설치
• 용법
• 예
• 특허

설치

AI-OCR 도구를 사용하려면 백엔드용 저장소와 프런트엔드 저장소용으로 이 저장소를 설치하는 것이 가장 좋습니다. 즉, 다음 단계를 따르십시오.

1. 백엔드용으로 이 저장소를 클론하세요.

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

2. 백엔드에 필요한 종속 항목을 설치합니다.

pip install -r requirements.txt

3. 다음 명령을 사용하여 Coachdb Docker 파일을 가져와 실행합니다.

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

3. 프런트엔드 저장소 복제

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

3. 프런트엔드에 필요한 종속성을 설치합니다.

pip install -r requirements.txt

용법

그런 다음 다음을 실행하여 백엔드를 시작할 수 있습니다.

python app.py $IP_ADDRESS

Coachdb용 Docker 컨테이너가 실행 중인지 확인하세요.

백엔드는 fastapi를 사용하므로 이제 $IP_ADDRESS:5000/docs 로 이동하여 fastapi 문서를 통해 사용해 볼 수 있습니다.

그러나 이제 다음을 실행하여 프런트엔드를 시작할 수도 있습니다.

chmod +x start_up.sh
./start_up.sh

복제된 프런트엔드 저장소 내에서.

브라우저에서 스트림라이트 창이 자동으로 열립니다. 웹 애플리케이션 내 사이드바에는 두 페이지가 있습니다.

• AI-OCR: 실제 광학문자인식을 실행하기 위한 웹페이지
• 모델 구성: 모델 구성을 위한 하위 페이지(예: ChatGPT, Llava 등)

예

감사의 말

• Hugging Face - 최첨단 자연어 처리 모델을 사용하기 위한 프레임워크입니다.