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 import gradio as gr
 import pytesseract
-from PIL import Image
 import cv2
-def extract_text(image):
+from PIL import Image
 
-    img_cv = cv2.imread(image)
-    # By default OpenCV stores images in BGR format and since pytesseract assumes RGB format,
-    # we need to convert from BGR to RGB format/mode:
-    img_rgb = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2RGB)
-    print(pytesseract.image_to_string(img_rgb))
-    # OR
-    img_rgb = Image.frombytes('RGB', img_cv.shape[:2], img_cv, 'raw', 'BGR', 0, 0)
-    print(pytesseract.image_to_string(img_rgb))
+def extract_text(image):
+    # Convertir le tableau numpy.ndarray en objet Image de la bibliothèque PIL
+    image = Image.fromarray(image)
+    
+    # Convertir l'image en noir et blanc pour une meilleure extraction de texte
+    image = image.convert('L')
+    
+    # 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.Image()