Forwarded from BotShare
@ReadImageBot
Распознавание текста на изображении
Похожие боты:
@SmartFileUtilsBot
@SmartReaderBot
@visiontest1bot
@ProScannerBot
@scannertext_bot
@imageToText_bot
@OCRService_bot
@OCRthis_bot
@TexifyBot
#ocr
Распознавание текста на изображении
Похожие боты:
@SmartFileUtilsBot
@SmartReaderBot
@visiontest1bot
@ProScannerBot
@scannertext_bot
@imageToText_bot
@OCRService_bot
@OCRthis_bot
@TexifyBot
#ocr
Forwarded from BritLab
Как автоматизировать распознавание текста с изображений?
В открытых источниках часто встречаются изображения с ценным текстом — скриншоты рабочих столов и приложений, фотографии таблиц, чеков, рукописных заметок и т.д. Сбор обычного текста автоматизировать легко, но с текстом на картинках начинаются сложности.
Раньше в моём арсенале был только pytesseract (Python-библиотека для распознавания текста). Она работала, но с серьёзными ограничениями:
➖Плохо справлялась с разными шрифтами
➖Теряла точность на низкокачественных изображениях
➖Путала языки, если текст был мультиязычным
Сейчас появились LLM-модели, которые справляются с этой задачей гораздо лучше, но если у вас нет мощного железа, запустить их локально не получится.
В профильных каналах регулярно пишут: «Вышла модель Х, которая показывает отличные результаты. OSINT-еры больше не нужны!», но никто не дает гайдов, как с этими моделями работать. Сегодня я это исправлю.
Обзор моделей для OCR
Прошерстив не один десяток источников, я выделил две наиболее популярные на текущий момент модели:
1️⃣ GPT-4 mini — высокая точность, но платная.
2️⃣ Google Gemini 2.0 Flash — высокая точность + бесплатный лимит.
Выбор без раздумий пал на Gemini. На момент публикации бесплатные лимиты от Google следующие:
✔️ 15 запросов в минуту
✔️ 1 млн токенов в минуту (ввод + вывод)
✔️ 1 500 запросов в сутки
Но есть важный нюанс: сервис не работает с российскими IP
Как взаимодействовать с Gemini?
1️⃣ Получаем API-ключ в Google AI Studio
2️⃣ Через API отправляем изображение в base64 + промпт
3️⃣ Получаем распознанный текст в ответе
Что делать, если Gemini недоступна?
Если у вас по какой-то причине нет возможности получить доступ к серверам Google AI Studio, то можно воспользоваться сервисами, которые предоставляют доступ к различным open-source моделям. Например, DeepInfra.
Плюсы:
✔️ Нет блокировок по геолокации
✔️ Гибкая тарификация
Минусы:
✖️ Нет бесплатного тарифа
Как заведено в BritLab, к посту прилагаю репозиторий с примерами скриптов для работы с Gemini и DeepInfra. Результаты работы скриптов — скриншот с исходным изображением и распознанным текстом — можно увидеть в заголовке поста (оба метода показали отличные результаты).
Разбор реального кейса
Представьте, что у вас есть PDF с текстом на иностранном языке. Вам нужно извлечь текст и перевести его на другой язык. Как это сделать?
1️⃣ Разбиваем PDF на страницы и конвертируем каждую в изображение
2️⃣ С помощью Gemini извлекаем весь текст с изображений
3️⃣ Загружаем текст в другую модель, которая заточена на перевод
4️⃣ Получаем текст на нужном языке
5️⃣ Загружаем результат в БД
6️⃣ PROFIT
Связка OCR + LLM открывает огромные возможности. Экспериментируйте)
#AI #Automation #LLM #Python #OCR
В открытых источниках часто встречаются изображения с ценным текстом — скриншоты рабочих столов и приложений, фотографии таблиц, чеков, рукописных заметок и т.д. Сбор обычного текста автоматизировать легко, но с текстом на картинках начинаются сложности.
Раньше в моём арсенале был только pytesseract (Python-библиотека для распознавания текста). Она работала, но с серьёзными ограничениями:
➖Плохо справлялась с разными шрифтами
➖Теряла точность на низкокачественных изображениях
➖Путала языки, если текст был мультиязычным
Сейчас появились LLM-модели, которые справляются с этой задачей гораздо лучше, но если у вас нет мощного железа, запустить их локально не получится.
В профильных каналах регулярно пишут: «Вышла модель Х, которая показывает отличные результаты. OSINT-еры больше не нужны!», но никто не дает гайдов, как с этими моделями работать. Сегодня я это исправлю.
Обзор моделей для OCR
Прошерстив не один десяток источников, я выделил две наиболее популярные на текущий момент модели:
1️⃣ GPT-4 mini — высокая точность, но платная.
2️⃣ Google Gemini 2.0 Flash — высокая точность + бесплатный лимит.
Выбор без раздумий пал на Gemini. На момент публикации бесплатные лимиты от Google следующие:
✔️ 15 запросов в минуту
✔️ 1 млн токенов в минуту (ввод + вывод)
✔️ 1 500 запросов в сутки
Но есть важный нюанс: сервис не работает с российскими IP
Как взаимодействовать с Gemini?
1️⃣ Получаем API-ключ в Google AI Studio
2️⃣ Через API отправляем изображение в base64 + промпт
3️⃣ Получаем распознанный текст в ответе
Что делать, если Gemini недоступна?
Если у вас по какой-то причине нет возможности получить доступ к серверам Google AI Studio, то можно воспользоваться сервисами, которые предоставляют доступ к различным open-source моделям. Например, DeepInfra.
Плюсы:
✔️ Нет блокировок по геолокации
✔️ Гибкая тарификация
Минусы:
✖️ Нет бесплатного тарифа
Как заведено в BritLab, к посту прилагаю репозиторий с примерами скриптов для работы с Gemini и DeepInfra. Результаты работы скриптов — скриншот с исходным изображением и распознанным текстом — можно увидеть в заголовке поста (оба метода показали отличные результаты).
Разбор реального кейса
Представьте, что у вас есть PDF с текстом на иностранном языке. Вам нужно извлечь текст и перевести его на другой язык. Как это сделать?
1️⃣ Разбиваем PDF на страницы и конвертируем каждую в изображение
2️⃣ С помощью Gemini извлекаем весь текст с изображений
3️⃣ Загружаем текст в другую модель, которая заточена на перевод
4️⃣ Получаем текст на нужном языке
5️⃣ Загружаем результат в БД
6️⃣ PROFIT
Связка OCR + LLM открывает огромные возможности. Экспериментируйте)
#AI #Automation #LLM #Python #OCR