Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+import gradio as gr
+import pytesseract
+from PIL import Image
+
+# OCR 및 평가 함수 정의
+def evaluate_solution(image):
+    """
+    손글씨 이미지를 받아 OCR로 텍스트를 추출하고,
+    성취기준에 따라 평가 및 피드백을 제공하는 함수.
+    """
+    # OCR로 이미지에서 텍스트 추출
+    extracted_text = pytesseract.image_to_string(image, lang="kor")
+    
+    # 초기 점수 및 피드백 설정
+    score = 0
+    feedback = []
+
+    # 평가 기준 예시 (6학년 수학 성취기준 기반)
+    if "혼합 계산" in extracted_text:
+        feedback.append("혼합 계산 풀이가 포함되었습니다.")
+        score += 30
+    else:
+        feedback.append("혼합 계산 풀이가 누락되었습니다.")
+
+    if "약수와 배수" in extracted_text:
+        feedback.append("약수와 배수 관련 풀이가 포함되었습니다.")
+        score += 30
+    else:
+        feedback.append("약수와 배수 관련 풀이가 누락되었습니다.")
+
+    if "분수의 덧셈과 뺄셈" in extracted_text or "소수의 곱셈과 나눗셈" in extracted_text:
+        feedback.append("분수 또는 소수 연산이 포함되었습니다.")
+        score += 40
+    else:
+        feedback.append("분수 또는 소수 연산이 누락되었습니다.")
+
+    # 결과 반환
+    return {
+        "추출된 텍스트": extracted_text,
+        "점수": score,
+        "피드백": "\n".join(feedback)
+    }
+
+# Gradio 인터페이스 구성
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 초등학교 6학년 수학 문제 풀이 평가 시스템")
+    
+    with gr.Row():
+        image_input = gr.Image(label="손글씨 이미지 업로드", type="pil")
+        output_text = gr.Textbox(label="추출된 텍스트")
+        output_score = gr.Number(label="점수")
+        output_feedback = gr.Textbox(label="피드백")
+
+    submit_button = gr.Button("평가하기")
+    submit_button.click(
+        evaluate_solution, 
+        inputs=image_input, 
+        outputs=[output_text, output_score, output_feedback]
+    )
+
+# 실행
+demo.launch()