app.py

import gradio as gr
import pytesseract
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from io import BytesIO

def extract_text(image):
    # Convertir l'objet BytesIO en objet Image de la bibliothèque PIL
    image = Image.open(BytesIO(image.read()))
    
    # Convertir l'image en tableau numpy.ndarray pour une meilleure compatibilité avec OpenCV
    image = np.array(image)
    
    # Convertir l'image en noir et blanc pour une meilleure extraction de texte
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # Utiliser Pytesseract pour extraire le texte de l'image
    text = pytesseract.image_to_string(image)
    
    return text

# Définir l'interface utilisateur Gradio
inputs = gr.inputs.File(label="Télécharger une image", type="file")
outputs = gr.outputs.Textbox()
interface = gr.Interface(fn=extract_text, inputs=inputs, outputs=outputs, 
                         title="Extraction de texte à partir d'une image", 
                         description="Téléchargez une image contenant du texte et cliquez sur 'Predict' pour extraire le texte.")
                         
interface.launch()