Spaces:
Running
Running
File size: 54,018 Bytes
3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 900df0b 3bce188 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 | """
محرك التعرف على النصوص (OCR Engine)
======================================
محرك متكامل يجمع بين خمسة محركات OCR:
- Surya - محرك حديث عالي الدقة للغات المتعددة
- TrOCR (من Microsoft) - الأفضل للمخطوطات اليدوية
- EasyOCR - سريع ودقيق متعدد اللغات
- Tesseract (OCR) - محرك كلاسيكي موثوق
- PaddleOCR - الأفضل للنصوص العربية و80+ لغة
القدرات:
- تحميل بطيء (Lazy Loading) - النماذج لا تُحمّل إلا عند الحاجة
- انحطاط سلس (Graceful Degradation) - ينتقل لمحرك آخر عند الفشل
- دعم GPU و CPU
- معالجة بالدفعات (Batch Processing)
- معالجة ملفات PDF مباشرة
- نتائج مع بيانات وصفية (ال-confidence، المصدر، وقت المعالجة)
"""
import logging
import os
import time
from typing import Optional, Union
logger = logging.getLogger(__name__)
class OCREngine:
"""
محرك OCR المتكامل - يجمع بين TrOCR + EasyOCR + Tesseract + PaddleOCR.
مثال الاستخدام:
>>> engine = OCREngine(
... trocr_model_name="microsoft/trocr-base-handwritten",
... easyocr_languages=["en", "ar"],
... use_gpu=True,
... )
>>> # صورة واحدة
>>> result = engine.recognize(image, languages=["ar"])
>>> print(result["text"], result["confidence"])
>>> # دفعة صور
>>> results = engine.recognize_batch(images)
>>> # ملف PDF
>>> pdf_results = engine.recognize_pdf("document.pdf", pages=[0, 1])
"""
def __init__(
self,
# إعدادات TrOCR
trocr_model_name: str = "microsoft/trocr-base-handwritten",
trocr_processor_name: str = "microsoft/trocr-base-handwritten",
trocr_batch_size: int = 8,
trocr_num_beams: int = 4,
trocr_max_length: int = 64,
# إعدادات EasyOCR
easyocr_languages: Optional[list[str]] = None,
easyocr_gpu: Optional[bool] = None,
easyocr_model_storage_directory: Optional[str] = None,
# إعدادات Tesseract
tesseract_langs: str = "eng+ara",
tesseract_config: str = "--oem 3 --psm 6",
# إعدادات عامة
use_gpu: bool = True,
confidence_threshold: float = 0.5,
low_confidence_threshold: float = 0.7,
enable_trocr: bool = True,
enable_easyocr: bool = True,
enable_tesseract: bool = True,
enable_surya: bool = False,
enable_paddleocr: bool = False,
preprocess: bool = True,
dpi: int = 300,
) -> None:
"""
تهيئة محرك OCR.
Args:
trocr_model_name: اسم نموذج TrOCR
trocr_processor_name: اسم معالج TrOCR
trocr_batch_size: حجم الدفعة لـ TrOCR
trocr_num_beams: عدد الأشعة لـ beam search
trocr_max_length: أقصى طول نص لـ TrOCR
easyocr_languages: لغات EasyOCR (الافتراضي ["en", "ar"])
easyocr_gpu: استخدام GPU لـ EasyOCR (None = تلقائي)
easyocr_model_storage_directory: مسار تخزين نماذج EasyOCR
tesseract_langs: لغات Tesseract
tesseract_config: إعدادات Tesseract
use_gpu: تفعيل GPU بشكل عام
confidence_threshold: حد الثقة الأدنى لقبول النتيجة
low_confidence_threshold: حد الثقة المنخفض (يعيد المحاولة بمحرك آخر)
enable_trocr: تفعيل محرك TrOCR
enable_easyocr: تفعيل محرك EasyOCR
enable_tesseract: تفعيل محرك Tesseract
enable_paddleocr: تفعيل محرك PaddleOCR (الأفضل للعربية)
preprocess: تطبيق المعالجة المسبقة قبل OCR
dpi: دقة تحويل PDF
"""
# حفظ الإعدادات
self.trocr_model_name = trocr_model_name
self.trocr_processor_name = trocr_processor_name
self.trocr_batch_size = trocr_batch_size
self.trocr_num_beams = trocr_num_beams
self.trocr_max_length = trocr_max_length
self.easyocr_languages = easyocr_languages or ["en", "ar"]
self.easyocr_gpu = easyocr_gpu if easyocr_gpu is not None else use_gpu
self.easyocr_model_storage_directory = easyocr_model_storage_directory
self.tesseract_langs = tesseract_langs
self.tesseract_config = tesseract_config
self.use_gpu = use_gpu
self.confidence_threshold = confidence_threshold
self.low_confidence_threshold = low_confidence_threshold
self.enable_trocr = enable_trocr
self.enable_easyocr = enable_easyocr
self.enable_tesseract = enable_tesseract
self.enable_surya = enable_surya
self.enable_paddleocr = enable_paddleocr
self.preprocess = preprocess
self.dpi = dpi
# النماذج - تُحمّل بشكل بطيء عند أول استخدام
self._trocr_model = None
self._trocr_processor = None
self._trocr_loaded = False
self._easyocr_reader = None
self._easyocr_loaded = False
self._tesseract_available = None
self._surya_engine = None
self._surya_loaded = False
self._paddleocr_reader = None
self._paddleocr_loaded = False
# التحقق من توفر المكتبات
self._has_torch = self._check_library("torch", "PyTorch")
self._has_transformers = self._check_library(
"transformers", "transformers"
)
self._has_easyocr = self._check_library("easyocr", "EasyOCR")
self._has_paddleocr = self._check_library("paddleocr", "PaddleOCR")
self._has_surya = self._check_library("surya", "surya-ocr")
self._has_pil = self._check_library("PIL", "Pillow")
# تحقق مبدئي من Tesseract
self._check_tesseract()
# معالج الصور المسبق
self._preprocessor = None
self._reconstructor = None
# معالج PDF
self._pdf_processor = None
# تحذيرات
self._log_availability()
@classmethod
def from_legacy_config(cls, config) -> "OCREngine":
"""
إنشاء محرك OCR من كائن Config القديم (src.config.Config).
يُستخدم لسهولة الترحيل من src/ إلى modules/.
Args:
config: كائن الإعدادات من src.config أو config.py
Returns:
مثيل OCREngine مهيأ بالإعدادات المناسبة
"""
return cls(
trocr_model_name=getattr(config, "trocr_model_name", "microsoft/trocr-base-handwritten"),
trocr_processor_name=getattr(config, "trocr_model_name", "microsoft/trocr-base-handwritten"),
trocr_batch_size=getattr(config, "trocr_batch_size", 8),
trocr_num_beams=getattr(config, "num_beams", 4),
easyocr_languages=getattr(config, "ocr_languages", None) or getattr(config, "easyocr_languages", None),
easyocr_gpu=getattr(config, "use_gpu", None),
easyocr_model_storage_directory=getattr(config, "cache_dir", None),
tesseract_langs=getattr(config, "tesseract_langs", "eng+ara"),
use_gpu=getattr(config, "use_gpu", True),
confidence_threshold=getattr(config, "easy_conf_threshold", 0.5),
enable_trocr=getattr(config, "skip_trocr", False) is False,
enable_easyocr=True,
enable_tesseract=True,
enable_surya=getattr(config, "enable_surya", False),
enable_paddleocr=getattr(config, "enable_paddleocr", False),
dpi=getattr(config, "dpi", 300),
)
@staticmethod
def _check_library(import_name: str, package_name: str) -> bool:
"""التحقق من توفر مكتبة."""
try:
__import__(import_name)
return True
except ImportError:
return False
def _check_tesseract(self) -> None:
"""التحقق من توفر Tesseract."""
try:
import subprocess
result = subprocess.run(
["tesseract", "--version"],
capture_output=True,
text=True,
timeout=5,
)
self._tesseract_available = result.returncode == 0
if self._tesseract_available:
logger.info("Tesseract متاح: %s", result.stdout.split("\n")[0])
except (FileNotFoundError, subprocess.TimeoutExpired, OSError):
self._tesseract_available = False
logger.debug("Tesseract غير مثبت على النظام")
def _log_availability(self) -> None:
"""تسجيل حالة توفر المحركات."""
logger.info("حالة محركات OCR:")
logger.info(
" TrOCR: %s (مفعّل: %s)",
"متاح" if self._has_torch and self._has_transformers else "غير متاح",
self.enable_trocr,
)
logger.info(
" EasyOCR: %s (مفعّل: %s)",
"متاح" if self._has_easyocr else "غير متاح",
self.enable_easyocr,
)
logger.info(
" Tesseract: %s (مفعّل: %s)",
"متاح" if self._tesseract_available else "غير متاح",
self.enable_tesseract,
)
logger.info(
" Surya: %s (مفعّل: %s)",
"متاح" if self._has_surya else "غير متاح",
self.enable_surya,
)
logger.info(
" PaddleOCR: %s (مفعّل: %s)",
"متاح" if self._has_paddleocr else "غير متاح",
self.enable_paddleocr,
)
active_engines = self._get_active_engines()
if not active_engines:
logger.warning(
"لا يوجد أي محرك OCR متاح! لن يعمل المحرك. "
"قم بتثبيت أحد: EasyOCR, Tesseract, أو transformers+torch"
)
def _get_active_engines(self) -> list[str]:
"""الحصول على قائمة المحركات الفعالة والمتاحة."""
engines = []
if self.enable_easyocr and self._has_easyocr:
engines.append("easyocr")
if self.enable_trocr and self._has_torch and self._has_transformers:
engines.append("trocr")
if self.enable_tesseract and self._tesseract_available:
engines.append("tesseract")
if self.enable_surya and self._has_surya:
engines.append("surya")
if self.enable_paddleocr and self._has_paddleocr:
engines.append("paddleocr")
return engines
# ------------------------------------------------------------------
# تحميل النماذج (Lazy Loading)
# ------------------------------------------------------------------
def _load_easyocr(self) -> bool:
"""تحميل EasyOCR عند أول استخدام."""
if self._easyocr_loaded:
return True
if not self._has_easyocr:
logger.debug("EasyOCR غير متاح")
return False
try:
logger.info(
"جارٍ تحميل EasyOCR (لغات: %s)...",
self.easyocr_languages,
)
import easyocr
gpu = self.easyocr_gpu and self.use_gpu
kwargs: dict = {
"lang_list": self.easyocr_languages,
"gpu": gpu,
"verbose": False,
}
if self.easyocr_model_storage_directory:
kwargs["model_storage_directory"] = (
self.easyocr_model_storage_directory
)
self._easyocr_reader = easyocr.Reader(**kwargs)
self._easyocr_loaded = True
logger.info("تم تحميل EasyOCR بنجاح")
return True
except Exception as e:
logger.error("فشل في تحميل EasyOCR: %s", e)
self._easyocr_loaded = False
return False
def _load_trocr(self) -> bool:
"""تحميل TrOCR عند أول استخدام."""
if self._trocr_loaded:
return True
if not (self._has_torch and self._has_transformers):
logger.debug("TrOCR غير متاح (يتطلب torch و transformers)")
return False
try:
import torch
from transformers import TrOCRProcessor, VisionEncoderDecoderModel
device = "cuda" if (self.use_gpu and torch.cuda.is_available()) else "cpu"
logger.info(
"جارٍ تحميل TrOCR (الجهاز: %s)...", device
)
self._trocr_processor = TrOCRProcessor.from_pretrained(
self.trocr_processor_name
)
self._trocr_model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained(
self.trocr_model_name
)
self._trocr_model.to(device)
self._trocr_model.eval()
self._trocr_loaded = True
self._trocr_device = device
logger.info("تم تحميل TrOCR بنجاح على %s", device)
return True
except Exception as e:
logger.error("فشل في تحميل TrOCR: %s", e)
self._trocr_loaded = False
return False
def _get_preprocessor(self):
"""الحصول على معالج الصور المسبق."""
if self._preprocessor is None:
try:
from modules.vision.image_preprocessor import ImagePreprocessor
self._preprocessor = ImagePreprocessor(
apply_clahe=True,
apply_denoise=True,
apply_deskew=True,
apply_binarize=False, # لا نحتاج ثنائنة لكل المحركات
)
except Exception as e:
logger.warning("فشل في تحميل معالج الصور: %s", e)
return self._preprocessor
def _get_reconstructor(self):
"""الحصول على مُعيد تجميع النصوص."""
if self._reconstructor is None:
try:
from modules.vision.text_reconstructor import TextReconstructor
self._reconstructor = TextReconstructor()
except Exception as e:
logger.warning("فشل في تحميل مُعيد التجميع: %s", e)
return self._reconstructor
def _get_pdf_processor(self):
"""الحصول على معالج PDF."""
if self._pdf_processor is None:
try:
from modules.vision.pdf_processor import PDFProcessor
self._pdf_processor = PDFProcessor(dpi=self.dpi)
except Exception as e:
logger.warning("فشل في تحميل معالج PDF: %s", e)
return self._pdf_processor
# ------------------------------------------------------------------
# الأساليب العامة (Public API)
# ------------------------------------------------------------------
def recognize(
self,
image: Union["np.ndarray", "PIL.Image.Image"],
languages: Optional[list[str]] = None,
) -> dict:
"""
التعرف على النص في صورة واحدة باستخدام أفضل محرك متاح.
الاستراتيجية:
1. تجربة EasyOCR أولاً (الأسرع)
2. إذا كانت الثقة أقل من الحد، تجربة TrOCR
3. تجربة Tesseract كاحتياطي أخير
4. دمج النتائج واختيار الأفضل
Args:
image: صورة PIL أو مصفوفة numpy
languages: لغات مطلوبة (تؤثر على اختيار المحرك)
Returns:
قاميس يحتوي:
- text: النص المستخرج
- confidence: مستوى الثقة (0-1)
- source: المحرك المستخدم
- processing_time: وقت المعالجة بالثواني
- details: تفاصيل إضافية
"""
start_time = time.time()
# التحقق من الصورة
pil_image = self._ensure_pil(image)
# المعالجة المسبقة
if self.preprocess:
preprocessor = self._get_preprocessor()
if preprocessor:
try:
pil_image = preprocessor.preprocess(pil_image)
except Exception as e:
logger.warning("فشلت المعالجة المسبقة: %s", e)
results: list[dict] = []
# 1. تجربة EasyOCR
if self.enable_easyocr:
easyocr_result = self._recognize_easyocr(pil_image)
if easyocr_result:
results.append(easyocr_result)
# 2. تجربة TrOCR إذا كانت الثقة منخفضة أو لم تنجح EasyOCR
use_trocr = False
if results:
best_conf = max(r["confidence"] for r in results)
if best_conf < self.low_confidence_threshold:
use_trocr = True
else:
use_trocr = True
if use_trocr and self.enable_trocr:
trocr_result = self._recognize_trocr(pil_image)
if trocr_result:
results.append(trocr_result)
# 3. تجربة Tesseract كاحتياطي
if self.enable_tesseract:
tesseract_result = self._recognize_tesseract(pil_image)
if tesseract_result:
results.append(tesseract_result)
# 4. تجربة Surya (محرك حديث عالي الدقة)
if self.enable_surya:
surya_result = self._recognize_surya(pil_image)
if surya_result:
results.append(surya_result)
# 5. تجربة PaddleOCR (الأفضل للنصوص العربية)
if self.enable_paddleocr:
paddleocr_result = self._recognize_paddleocr(pil_image)
if paddleocr_result:
results.append(paddleocr_result)
# اختيار أفضل نتيجة
best_result = self._select_best_result(results)
processing_time = time.time() - start_time
best_result["processing_time"] = processing_time
logger.info(
"نتيجة OCR: '%s' (محرك: %s, ثقة: %.2f%%, وقت: %.2fs)",
best_result["text"][:50],
best_result["source"],
best_result["confidence"] * 100,
processing_time,
)
return best_result
def recognize_batch(
self,
images: list[Union["np.ndarray", "PIL.Image.Image"]],
languages: Optional[list[str]] = None,
) -> list[dict]:
"""
التعرف على النص في مجموعة صور.
Args:
images: قائمة صور (PIL أو numpy)
languages: لغات مطلوبة
Returns:
قائمة نتائج OCR (نفس تنسيق recognize())
"""
results: list[dict] = []
for idx, image in enumerate(images):
logger.debug("معالجة صورة %d من %d...", idx + 1, len(images))
try:
result = dict(self.recognize(image, languages=languages))
result["batch_index"] = idx
results.append(result)
except Exception as e:
logger.error("فشل في معالجة صورة %d: %s", idx, e)
results.append({
"text": "",
"confidence": 0.0,
"source": "error",
"processing_time": 0.0,
"error": str(e),
"batch_index": idx,
})
return results
def recognize_pdf(
self,
pdf_path: str,
pages: Optional[list[int]] = None,
languages: Optional[list[str]] = None,
progress_callback: Optional[callable] = None,
) -> list[dict]:
"""
استخراج النص من ملف PDF مباشرة.
يجمع بين PDFProcessor لتحويل PDF إلى صور و OCREngine للتعرف.
Args:
pdf_path: مسار ملف PDF
pages: أرقام الصفحات المطلوبة (None = الكل)
languages: لغات مطلوبة
progress_callback: دالة استدعاء لمراقبة التقدم
Returns:
قائمة نتائج لكل صفحة:
- page_num: رقم الصفحة
- text: النص المستخرج
- ocr_result: نتيجة OCR التفصيلية
- extracted_text: النص المدمج من PDFExtractor
"""
pdf_processor = self._get_pdf_processor()
if not pdf_processor:
raise RuntimeError("معالج PDF غير متاح")
# معالجة PDF
pdf_results = pdf_processor.process_pdf(
pdf_path, pages=pages, progress_callback=progress_callback
)
output: list[dict] = []
for page_data in pdf_results:
page_num = page_data["page_num"]
extracted_text = page_data.get("text", "")
page_image = page_data.get("page_image")
ocr_text = ""
ocr_result = None
# إذا كانت هناك صورة للصفحة، نستخدم OCR
if page_image is not None:
try:
ocr_result = self.recognize(page_image, languages=languages)
ocr_text = ocr_result["text"]
except Exception as e:
logger.error(
"فشل OCR للصفحة %d: %s", page_num, e
)
# دمج النص المستخرج من PDF مع نتيجة OCR
# نفضل النص الأطول والأكثر ثقة
if ocr_text and len(ocr_text) > len(extracted_text):
final_text = ocr_text
source = "ocr"
elif extracted_text:
final_text = extracted_text
source = "pdf_extract"
else:
final_text = ocr_text
source = "ocr"
output.append({
"page_num": page_num,
"text": final_text,
"source": source,
"ocr_result": ocr_result,
"pdf_text": extracted_text,
"images_count": len(page_data.get("images", [])),
"tables_count": len(page_data.get("tables", [])),
"error": page_data.get("error"),
})
logger.info(
"تمت معالجة PDF: %d صفحة", len(output)
)
return output
# ------------------------------------------------------------------
# محركات OCR الفردية (Private)
# ------------------------------------------------------------------
def _recognize_easyocr(self, image: "PIL.Image.Image") -> Optional[dict]:
"""
التعرف على النص باستخدام EasyOCR.
Args:
image: صورة PIL
Returns:
قاميس النتيجة أو None عند الفشل
"""
if not self._load_easyocr():
return None
try:
import numpy as np
# تحويل PIL إلى numpy (RGB)
img_array = np.array(image)
# تشغيل EasyOCR
results = self._easyocr_reader.readtext(img_array)
if not results:
return None
# استخراج النصوص والثقة
texts = []
confidences = []
word_boxes = []
for bbox, text, conf in results:
if conf >= self.confidence_threshold:
texts.append(text)
confidences.append(conf)
# حساب الموقع
x_coords = [p[0] for p in bbox]
y_coords = [p[1] for p in bbox]
x = int(min(x_coords))
y = int(min(y_coords))
w = int(max(x_coords)) - x
h = int(max(y_coords)) - y
word_boxes.append({
"text": text,
"x": x, "y": y,
"w": w, "h": h,
"confidence": conf,
})
if not texts:
return None
# إعادة تجميع النصوص
reconstructor = self._get_reconstructor()
if reconstructor and word_boxes:
full_text = reconstructor.reconstruct(word_boxes)
else:
full_text = " ".join(texts)
avg_confidence = sum(confidences) / len(confidences)
return {
"text": full_text.strip(),
"confidence": avg_confidence,
"source": "easyocr",
"word_count": len(texts),
"words": word_boxes,
"details": {
"raw_texts": texts,
"raw_confidences": confidences,
},
}
except Exception as e:
logger.warning("فشل EasyOCR: %s", e)
return None
def _recognize_trocr(self, image: "PIL.Image.Image") -> Optional[dict]:
"""
التعرف على النص باستخدام TrOCR.
Args:
image: صورة PIL
Returns:
قاميس النتيجة أو None عند الفشل
"""
if not self._load_trocr():
return None
try:
import torch
# التأكد من وضع التقييم
self._trocr_model.eval()
device = getattr(self, "_trocr_device", "cpu")
# معالجة الصورة
pixel_values = self._trocr_processor(
image, return_tensors="pt"
).pixel_values.to(device)
# التوليد
with torch.no_grad():
generated_ids = self._trocr_model.generate(
pixel_values,
max_length=self.trocr_max_length,
num_beams=self.trocr_num_beams,
)
# فك التشفير
generated_text = self._trocr_processor.batch_decode(
generated_ids, skip_special_tokens=True
)[0].strip()
if not generated_text:
return None
# TrOCR لا يوفر ثقة مباشرة، نستخدم قيمة افتراضية
confidence = 0.85 # TrOCR عادةً دقيق جداً للمخطوطات
return {
"text": generated_text,
"confidence": confidence,
"source": "trocr",
"word_count": len(generated_text.split()),
"details": {
"model": self.trocr_model_name,
"device": device,
},
}
except Exception as e:
logger.warning("فشل TrOCR: %s", e)
return None
def _recognize_tesseract(self, image: "PIL.Image.Image") -> Optional[dict]:
"""
التعرف على النص باستخدام Tesseract OCR.
Args:
image: صورة PIL
Returns:
قاميس النتيجة أو None عند الفشل
"""
if not self._tesseract_available:
return None
try:
import pytesseract
from PIL import Image
import numpy as np
# التأكد من RGB
if image.mode != "RGB":
image = image.convert("RGB")
# الحصول على البيانات مع الثقة
data = pytesseract.image_to_data(
image,
lang=self.tesseract_langs,
config=self.tesseract_config,
output_type=pytesseract.Output.DICT,
)
texts = []
confidences = []
word_boxes = []
for i in range(len(data["text"])):
text = data["text"][i].strip()
conf_str = data["conf"][i]
if not text:
continue
try:
conf = int(conf_str) / 100.0
except (ValueError, TypeError):
conf = 0.0
if conf < self.confidence_threshold:
continue
texts.append(text)
confidences.append(conf)
word_boxes.append({
"text": text,
"x": data["left"][i],
"y": data["top"][i],
"w": data["width"][i],
"h": data["height"][i],
"confidence": conf,
})
if not texts:
return None
# إعادة تجميع
reconstructor = self._get_reconstructor()
if reconstructor and word_boxes:
full_text = reconstructor.reconstruct(word_boxes)
else:
full_text = " ".join(texts)
avg_confidence = sum(confidences) / len(confidences)
return {
"text": full_text.strip(),
"confidence": avg_confidence,
"source": "tesseract",
"word_count": len(texts),
"words": word_boxes,
"details": {
"langs": self.tesseract_langs,
"config": self.tesseract_config,
},
}
except ImportError:
logger.debug("pytesseract غير مثبت")
return None
except Exception as e:
logger.warning("فشل Tesseract: %s", e)
return None
def _load_surya(self) -> bool:
"""تحميل Surya عند أول استخدام (Lazy Loading).
Surya محرك OCR حديث عالي الدقة يدعم لغات متعددة.
يُحمّل فقط عند أول استدعاء وليس عند التهيئة.
Returns:
True إذا تم التحميل بنجاح
"""
if self._surya_loaded:
return True
if not self._has_surya:
logger.debug("Surya غير متاح")
return False
try:
logger.info("جارٍ تحميل Surya OCR...")
from modules.vision.surya_ocr import SuryaOCREngine
self._surya_engine = SuryaOCREngine(langs=self.easyocr_languages)
self._surya_loaded = True
logger.info("تم تحميل Surya OCR بنجاح")
return True
except ImportError:
logger.warning(
"Surya غير مثبت. قم بتثبيته:\n"
" pip install surya-ocr>=0.4.0"
)
self._surya_loaded = False
return False
except Exception as e:
logger.error("فشل في تحميل Surya: %s", e)
self._surya_loaded = False
return False
def _recognize_surya(self, image: "PIL.Image.Image") -> Optional[dict]:
"""
التعرف على النص باستخدام Surya OCR.
Args:
image: صورة PIL
Returns:
قاميس النتيجة أو None عند الفشل
"""
if not self._load_surya():
return None
try:
import tempfile
import os
# Surya يعمل على مسار ملف، لذا نحفظ الصورة مؤقتاً
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".png", delete=False) as tmp:
image.save(tmp.name)
tmp_path = tmp.name
try:
text, blocks = self._surya_engine.extract_text(tmp_path)
if not text.strip():
return None
# حساب الثقة المتوسطة
confidences = [b.get("confidence", 0.0) for b in blocks]
avg_confidence = (
sum(confidences) / len(confidences) if confidences else 0.0
)
# تحويل الكتل إلى word_boxes للإعادة
word_boxes = []
for b in blocks:
bbox = b.get("bbox", [0, 0, 0, 0])
if len(bbox) == 4:
word_boxes.append({
"text": b.get("text", ""),
"x": int(bbox[0] * image.width),
"y": int(bbox[1] * image.height),
"w": int((bbox[2] - bbox[0]) * image.width),
"h": int((bbox[3] - bbox[1]) * image.height),
"confidence": b.get("confidence", 0.0),
})
return {
"text": text.strip(),
"confidence": avg_confidence,
"source": "surya",
"word_count": len(blocks),
"words": word_boxes,
"details": {
"langs": self._surya_engine.langs,
"block_count": len(blocks),
},
}
finally:
# حذف الملف المؤقت
if os.path.exists(tmp_path):
os.unlink(tmp_path)
except Exception as e:
logger.warning("فشل Surya: %s", e)
return None
def _load_paddleocr(self) -> bool:
"""تحميل PaddleOCR عند أول استخدام (Lazy Loading).
PaddleOCR هو الأفضل للنصوص العربية ويدعم 80+ لغة.
يُحمّل فقط عند أول استدعاء وليس عند التهيئة.
Returns:
True إذا تم التحميل بنجاح
"""
if self._paddleocr_loaded:
return True
if not self._has_paddleocr:
logger.debug("PaddleOCR غير متاح")
return False
try:
logger.info("جارٍ تحميل PaddleOCR...")
from paddleocr import PaddleOCR
lang_str = "ar" # الافتراضي: العربية + الإنجليزية
self._paddleocr_reader = PaddleOCR(
use_angle_cls=True,
lang=lang_str,
use_gpu=self.use_gpu,
show_log=False,
)
self._paddleocr_loaded = True
logger.info("تم تحميل PaddleOCR بنجاح")
return True
except ImportError:
logger.warning(
"PaddleOCR غير مثبت. قم بتثبيته:\n"
" pip install paddlepaddle paddleocr"
)
self._paddleocr_loaded = False
return False
except Exception as e:
logger.error("فشل في تحميل PaddleOCR: %s", e)
self._paddleocr_loaded = False
return False
def _recognize_paddleocr(self, image: "PIL.Image.Image") -> Optional[dict]:
"""
التعرف على النص باستخدام PaddleOCR.
محرك ممتاز للنصوص العربية مع دعم اتجاه النص تلقائياً.
Args:
image: صورة PIL
Returns:
قاميس النتيجة أو None عند الفشل
"""
if not self._load_paddleocr():
return None
try:
import numpy as np
# تحويل PIL إلى numpy (RGB → BGR)
img_array = np.array(image)
if img_array.ndim == 3 and img_array.shape[2] == 3:
img_bgr = img_array[:, :, ::-1] # RGB → BGR
else:
img_bgr = img_array
# تشغيل PaddleOCR
results = self._paddleocr_reader.ocr(img_bgr, cls=True)
if not results or not results[0]:
return None
texts = []
confidences = []
word_boxes = []
for item in results[0]:
# item = [bbox_points, (text, confidence)]
bbox_points = item[0]
text, confidence = item[1]
if confidence < self.confidence_threshold:
continue
texts.append(text)
confidences.append(confidence)
# حساب الموقع
xs = [p[0] for p in bbox_points]
ys = [p[1] for p in bbox_points]
x = int(min(xs))
y = int(min(ys))
w = int(max(xs)) - x
h = int(max(ys)) - y
word_boxes.append({
"text": text,
"x": x, "y": y,
"w": w, "h": h,
"confidence": confidence,
})
if not texts:
return None
# إعادة تجميع النصوص
reconstructor = self._get_reconstructor()
if reconstructor and word_boxes:
full_text = reconstructor.reconstruct(word_boxes)
else:
full_text = " ".join(texts)
avg_confidence = sum(confidences) / len(confidences)
return {
"text": full_text.strip(),
"confidence": avg_confidence,
"source": "paddleocr",
"word_count": len(texts),
"words": word_boxes,
"details": {
"raw_texts": texts,
"raw_confidences": confidences,
},
}
except Exception as e:
logger.warning("فشل PaddleOCR: %s", e)
return None
# ------------------------------------------------------------------
# دمج النتائج
# ------------------------------------------------------------------
@staticmethod
def _select_best_result(results: list[dict]) -> dict:
"""
اختيار أفضل نتيجة من عدة محركات.
الاستراتيجية:
1. إذا كانت هناك نتيجة واحدة فقط، إرجاعها
2. اختيار النتيجة بأعلى ثقة
3. إذا تساوت الثقة، نفضل TrOCR > EasyOCR > Tesseract
Args:
results: قائمة نتائج المحركات
Returns:
أفضل نتيجة
"""
if not results:
return {
"text": "",
"confidence": 0.0,
"source": "none",
"processing_time": 0.0,
"word_count": 0,
"details": {},
}
if len(results) == 1:
return results[0]
# ترتيب حسب الثقة (تنازلياً) ثم حسب أولوية المحرك
engine_priority = {"surya": 5, "trocr": 4, "paddleocr": 3, "easyocr": 2, "tesseract": 1}
def sort_key(r: dict) -> tuple:
priority = engine_priority.get(r["source"], 0)
return (r["confidence"], priority)
best = max(results, key=sort_key)
best["all_results"] = [
{
"text": r["text"],
"confidence": r["confidence"],
"source": r["source"],
}
for r in results
]
return best
# ------------------------------------------------------------------
# أدوات مساعدة
# ------------------------------------------------------------------
@staticmethod
def _ensure_pil(image: Union["np.ndarray", "PIL.Image.Image"]) -> "PIL.Image.Image":
"""التأكد من أن الصورة بصيغة PIL Image RGB."""
try:
from PIL import Image
except ImportError:
raise RuntimeError("Pillow غير مثبت")
if isinstance(image, Image.Image):
if image.mode != "RGB":
return image.convert("RGB")
return image
elif isinstance(image, __import__("numpy").ndarray):
if image.ndim == 2:
return Image.fromarray(image, mode="L").convert("RGB")
elif image.ndim == 3:
if image.shape[2] == 4:
return Image.fromarray(image[:, :, :3], mode="RGB")
elif image.shape[2] == 3:
return Image.fromarray(image, mode="RGB")
else:
return Image.fromarray(image[:, :, 0], mode="L").convert("RGB")
return Image.fromarray(image).convert("RGB")
else:
raise TypeError(f"نوع غير مدعوم: {type(image)}")
def get_available_engines(self) -> list[dict]:
"""
الحصول على قائمة المحركات المتاحة مع حالتها.
Returns:
قائمة قواميس: {name, available, enabled}
"""
return [
{
"name": "EasyOCR",
"available": self._has_easyocr,
"enabled": self.enable_easyocr,
"loaded": self._easyocr_loaded,
},
{
"name": "TrOCR",
"available": self._has_torch and self._has_transformers,
"enabled": self.enable_trocr,
"loaded": self._trocr_loaded,
},
{
"name": "Tesseract",
"available": self._tesseract_available,
"enabled": self.enable_tesseract,
"loaded": self._tesseract_available is True,
},
{
"name": "Surya",
"available": self._has_surya,
"enabled": self.enable_surya,
"loaded": self._surya_loaded,
},
{
"name": "PaddleOCR",
"available": self._has_paddleocr,
"enabled": self.enable_paddleocr,
"loaded": self._paddleocr_loaded,
},
]
# ------------------------------------------------------------------
# تخزين مؤقت لنتائج OCR (OCR Caching)
# ------------------------------------------------------------------
def _get_cache_key(self, image: "PIL.Image.Image") -> str:
"""حساب مفتاح كاش للصورة بناءً على محتواها وحجمها."""
import hashlib
from io import BytesIO
buf = BytesIO()
image.save(buf, format="PNG")
img_hash = hashlib.md5(buf.getvalue()).hexdigest()
return f"{img_hash}_{image.size[0]}x{image.size[1]}"
def recognize_with_cache(
self,
image: Union["np.ndarray", "PIL.Image.Image"],
languages: Optional[list[str]] = None,
cache: Optional[dict] = None,
ttl: int = 3600,
) -> dict:
"""
التعرف مع تخزين مؤقت للنتائج.
Args:
image: صورة PIL أو numpy
languages: لغات مطلوبة
cache: قاموس الكاش المشترك (إذا None، يُنشأ محلياً)
ttl: مدة صلاحية الكاش بالثواني
Returns:
نتيجة OCR مع توضيح ما إذا كانت من الكاش
"""
import time as _time
if cache is None:
if not hasattr(self, "_result_cache"):
self._result_cache = {}
cache = self._result_cache
pil_image = self._ensure_pil(image)
cache_key = self._get_cache_key(pil_image)
# فحص الكاش
if cache_key in cache:
cached_entry = cache[cache_key]
cached_time = cached_entry.get("timestamp", 0)
if _time.time() - cached_time < ttl:
result = cached_entry["result"].copy()
result["from_cache"] = True
result["cache_age"] = _time.time() - cached_time
logger.info("نتيجة OCR من الكاش (عمر: %.1fs)", result["cache_age"])
return result
# ليس في الكاش - معالجة عادية
result = self.recognize(pil_image, languages=languages)
result["from_cache"] = False
# حفظ في الكاش
cache[cache_key] = {
"result": {k: v for k, v in result.items() if k != "from_cache"},
"timestamp": _time.time(),
}
return result
# ------------------------------------------------------------------
# ONNX Runtime (تسريع الاستدلال)
# ------------------------------------------------------------------
def load_trocr_onnx(self, onnx_model_path: Optional[str] = None) -> bool:
"""
تحميل نموذج TrOCR بتنسيق ONNX لتسريع الاستدلال.
Args:
onnx_model_path: مسار ملف ONNX (إذا None، يُصدّر تلقائياً)
Returns:
True إذا تم التحميل بنجاح
"""
try:
import onnxruntime as ort
import numpy as np
import torch
from transformers import TrOCRProcessor
if onnx_model_path and os.path.exists(onnx_model_path):
# تحميل ONNX مباشرة
providers = ["CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider"]
if self.use_gpu:
providers = ["CUDAExecutionProvider"] + providers
self._onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_model_path, providers=providers)
else:
# تصدير من PyTorch إلى ONNX
logger.info("جارٍ تصدير TrOCR إلى ONNX...")
if not self._load_trocr():
return False
dummy_input = torch.randn(1, 3, 384, 384)
onnx_path = onnx_model_path or "trocr_model.onnx"
torch.onnx.export(
self._trocr_model,
dummy_input,
onnx_path,
input_names=["pixel_values"],
output_names=["logits"],
dynamic_axes={
"pixel_values": {0: "batch_size"},
"logits": {0: "batch_size"},
},
opset_version=14,
)
self._onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_path)
self._onnx_processor = TrOCRProcessor.from_pretrained(
self.trocr_processor_name
)
self._onnx_available = True
logger.info("تم تحميل TrOCR ONNX بنجاح")
return True
except ImportError:
logger.warning("onnxruntime غير مثبت. pip install onnxruntime")
self._onnx_available = False
return False
except Exception as e:
logger.error("فشل تحميل ONNX: %s", e)
self._onnx_available = False
return False
def _recognize_trocr_onnx(self, image: "PIL.Image.Image") -> Optional[dict]:
"""تشغيل TrOCR عبر ONNX Runtime."""
if not getattr(self, "_onnx_available", False):
return None
try:
import numpy as np
pixel_values = self._onnx_processor(
image, return_tensors="np"
).pixel_values
outputs = self._onnx_session.run(
None, {"pixel_values": pixel_values}
)
logits = outputs[0]
generated_ids = np.argmax(logits, axis=-1)
generated_text = self._onnx_processor.batch_decode(
generated_ids, skip_special_tokens=True
)[0].strip()
if not generated_text:
return None
return {
"text": generated_text,
"confidence": 0.85,
"source": "trocr_onnx",
"word_count": len(generated_text.split()),
"details": {"runtime": "onnx"},
}
except Exception as e:
logger.warning("فشل TrOCR ONNX: %s", e)
return None
# ------------------------------------------------------------------
# Quantization (تخفيف دقة النماذج)
# ------------------------------------------------------------------
def quantize_model(self) -> bool:
"""
تحويل نموذج TrOCR إلى دقة INT8 لتقليل استهلاك الذاكرة.
Returns:
True إذا تم التحويل بنجاح
"""
try:
import torch
from transformers import TrOCRProcessor, VisionEncoderDecoderModel
if not self._load_trocr():
return False
logger.info("جارٍ تحويل TrOCR إلى INT8...")
self._trocr_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
self._trocr_model,
{torch.nn.Linear},
dtype=torch.qint8,
)
device = "cuda" if (self.use_gpu and torch.cuda.is_available()) else "cpu"
self._trocr_model.to(device)
self._trocr_device = device
self._quantized = True
logger.info("تم تحويل TrOCR إلى INT8 بنجاح على %s", device)
return True
except Exception as e:
logger.error("فشل تحويل النموذج: %s", e)
self._quantized = False
return False
@property
def is_quantized(self) -> bool:
"""هل النموذج محوّل إلى INT8؟"""
return getattr(self, "_quantized", False)
# ------------------------------------------------------------------
# Batch Processing مع إبلاغ عن التقدم
# ------------------------------------------------------------------
def recognize_batch_with_progress(
self,
images: list[Union["np.ndarray", "PIL.Image.Image"]],
languages: Optional[list[str]] = None,
progress_callback: Optional[callable] = None,
) -> list[dict]:
"""
معالجة دفعة صور مع إبلاغ عن التقدم.
Args:
images: قائمة صور
languages: لغات مطلوبة
progress_callback: دالة(current, total, status) للإبلاغ عن التقدم
Returns:
قائمة نتائج OCR
"""
results: list[dict] = []
total = len(images)
for idx, image in enumerate(images):
status = f"معالجة صورة {idx + 1}/{total}"
if progress_callback:
progress_callback(idx, total, status)
try:
result = self.recognize(image, languages=languages)
result["batch_index"] = idx
results.append(result)
except Exception as e:
logger.error("فشل معالجة صورة %d: %s", idx, e)
results.append({
"text": "",
"confidence": 0.0,
"source": "error",
"processing_time": 0.0,
"error": str(e),
"batch_index": idx,
})
if progress_callback:
progress_callback(total, total, "اكتملت المعالجة")
return results
def unload_models(self) -> None:
"""
تفريغ النماذج من الذاكرة لتحرير الموارد.
مفيد عند انتهاء المعالجة أو عند الحاجة لذاكرة إضافية.
"""
# تفريغ EasyOCR
if self._easyocr_reader is not None:
try:
del self._easyocr_reader
except Exception:
pass
self._easyocr_reader = None
self._easyocr_loaded = False
logger.info("تم تفريغ EasyOCR")
# تفريغ TrOCR
if self._trocr_model is not None:
try:
import torch
device = getattr(self, "_trocr_device", "cpu")
if device == "cuda":
self._trocr_model.cpu()
del self._trocr_model
if device == "cuda":
torch.cuda.empty_cache()
except Exception:
pass
self._trocr_model = None
self._trocr_processor = None
self._trocr_loaded = False
logger.info("تم تفريغ TrOCR")
# تفريغ معالج الصور
if self._preprocessor is not None:
try:
del self._preprocessor
except Exception:
pass
self._preprocessor = None
# تفريغ GC
try:
import gc
gc.collect()
except Exception:
pass
logger.info("تم تفريغ جميع النماذج من الذاكرة")
|