Update app.py

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@@ -11,7 +11,7 @@ from transformers import DetrImageProcessor, TableTransformerForObjectDetection
 # ===============================
 DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 
-# Modèle de détection de tableau
+# Détection de tableau
 det_processor = DetrImageProcessor.from_pretrained(
     "microsoft/table-transformer-detection"
 )
@@ -19,7 +19,7 @@ det_model = TableTransformerForObjectDetection.from_pretrained(
     "microsoft/table-transformer-detection"
 ).to(DEVICE)
 
-# Modèle de reconnaissance de structure (cellules)
+# Structure (cellules)
 struct_processor = DetrImageProcessor.from_pretrained(
     "microsoft/table-transformer-structure-recognition"
 )
@@ -72,8 +72,9 @@ def extract_description(image_pil):
 
     # ---- Redimensionner le tableau pour la structure ----
     max_size = 1024
-    scale = max_size / max(table_img.shape[:2])
-    new_w, new_h = int(table_img.shape[1]*scale), int(table_img.shape[0]*scale)
+    scale = max(table_img.shape[:2]) / max_size
+    new_w = int(table_img.shape[1] / scale)
+    new_h = int(table_img.shape[0] / scale)
     table_resized = cv2.resize(table_img, (new_w, new_h))
 
     # ---- Structure du tableau ----
@@ -83,7 +84,7 @@ def extract_description(image_pil):
 
     results = struct_processor.post_process_object_detection(
         outputs,
-        threshold=0.5,  # seuil plus bas pour capturer plus de cellules
+        threshold=0.5,  # seuil abaissé pour capturer plus de cellules
         target_sizes=[table_resized.shape[:2]]
     )[0]