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

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"]

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)

1. 建立requirements.txt檔案來指定依賴項：

gradio
pytesseract
Pillow

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！