| import gradio as gr | |
| from transformers import pipeline | |
| # 1. Carregar o Pipeline de OCR | |
| # O nome real do modelo no HF Hub pode ser diferente, pesquise por 'got-ocr-20' | |
| pipe = pipeline("image-to-text", model="NOME_REAL_DO_MODELO_HF") | |
| def extract_text_local(image): | |
| # 2. Executar o modelo na imagem | |
| result = pipe(image) | |
| return result[0]['generated_text'] if result else "Nenhum texto encontrado." | |
| # 3. Criar a Interface Gradio | |
| iface = gr.Interface( | |
| fn=extract_text_local, | |
| inputs=gr.Image(type="pil", label="Carregue uma imagem com texto"), # 'pil' para objeto Pillow | |
| outputs="text", | |
| title="OCR com got-ocr-20 (Implantação Local)" | |
| ) | |
| iface.launch() |