使用 Gradio 和 Hugging Face 在 Lines 下使用 Python 程式碼建立文字擷取器應用程式

Susan Sarandon
發布: 2024-11-01 11:20:02
原創
303 人瀏覽過

Build a Text Extractor App with Python Code Under Lines Using Gradio and Hugging Face

原文:https://baxin.netlify.app/build-text-extractor-python-under-30-lines/

從圖像中提取文本,稱為光學字元辨識 (OCR),對於文件處理、資料擷取和可訪問性應用程式來說是一項很有價值的功能。在本指南中,我們將使用 Python 函式庫建立一個 OCR 應用程序,例如用於 OCR 的 pytesseract、用於映像處理的 Pillow 以及用於建立互動式 UI 的 Gradio。我們將在 Hugging Face Spaces 上部署此應用程式。

先決條件

在開始之前,您需要一個 Hugging Face 帳戶並對 Docker 有基本的了解。

逐步指南

第 1 步:創造一個擁抱臉部空間

  1. 導覽至 Hugging Face Spaces:登入 Hugging Face 並前往「Spaces」部分。
  2. 建立一個新空間
    • 點選「新空間」。
    • 為您的空間命名(例如,圖像文字擷取器)。
    • 選擇Gradio作為SDK並設定可見性(公有或私有)。
    • 點選「建立空間」。

第 2 步:建立 Dockerfile

要在具有所需系統依賴項的 Hugging Face Spaces 上部署(例如用於 OCR 的 Tesseract),我們需要一個用於配置環境的 Dockerfile。

建立一個包含以下內容的 Dockerfile:

# Use an official Python runtime as a parent image
FROM python:3.12
ENV PIP_ROOT_USER_ACTION=ignore

# Set the working directory in the container
WORKDIR $HOME/app

# Install system dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y
RUN apt-get install -y tesseract-ocr
RUN apt-get install -y libtesseract-dev
RUN apt-get install -y libgl1-mesa-glx
RUN apt-get install -y libglib2.0-0
RUN pip install --upgrade pip

# Copy requirements and install dependencies
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Copy the app code
COPY app.py ./

# Expose the port for Gradio
EXPOSE 7860

# Run the application
CMD ["python", "app.py"]
登入後複製

第 3 步:建立 OCR 應用程式

  1. 建立一個名為 app.py 的文件,其中包含以下內容:
import gradio as gr
import pytesseract
from PIL import Image
import os

def extract_text(image_path):
    if not image_path:
        return "No image uploaded. Please upload an image."

    if not os.path.exists(image_path):
        return f"Error: File not found at {image_path}"

    try:
        img = Image.open(image_path)
        text = pytesseract.image_to_string(img)
        return text if text.strip() else "No text detected in the image."
    except Exception as e:
        return f"An error occurred: {str(e)}"

iface = gr.Interface(
    fn=extract_text,
    inputs=gr.Image(type="filepath", label="Upload an image"),
    outputs=gr.Textbox(label="Extracted Text"),
    title="Image Text Extractor",
    description="Upload an image and extract text from it using OCR."
)

iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
登入後複製
  1. 建立requirements.txt檔案來指定依賴項:
gradio
pytesseract
Pillow
登入後複製

此設定包括:

  • 映像上傳:gr.Image(type="filepath") 允許使用者將映像作為檔案路徑上傳,由 pytesseract 處理。
  • 文字擷取:pytesseract.image_to_string 從映像中擷取文字。
  • 使用者介面:Gradio 產生一個簡單的 UI,供使用者上傳圖像和查看提取的文字。

步驟 4:將所有檔案推送到擁抱臉部空間

建立所有檔案後,將它們推送到您的擁抱空間

以上是使用 Gradio 和 Hugging Face 在 Lines 下使用 Python 程式碼建立文字擷取器應用程式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

來源:dev.to
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