Extracción de Texto y Resumen con EasyOCR y Tutorial de GPT-3

Adquiriendo Habilidades Avanzadas: YOLOv7 y GPT-3 al Alcance de Tu Mano

Al final de este tutorial de IA, aprenderás a aprovechar EasyOCR para la extracción de texto de diversas fuentes, incluidas imágenes, y aprovechar las robustas capacidades de GPT-3 de OpenAI para una efectiva resumición de texto.

Desentrañando EasyOCR: Una Potente Herramienta de Software

EasyOCR es una poderosa herramienta en el ámbito de la detección y extracción de texto. Esta entidad privada se destaca en la publicación de software, consultoría y suministro. Especializándose en desarrollar soluciones de software listas para usar, EasyOCR atiende a diversas plataformas, con un enfoque en la creación de aplicaciones empresariales y sistemas operativos. Además, mejoran su oferta al proporcionar software personalizado adaptado a las necesidades y requisitos del usuario.

YOLOv7 Revelado: El Futuro de la Detección de Objetos

YOLOv7 se destaca como la última innovación en la familia YOLO (You Only Look Once) de detectores de objetos de una sola etapa. Este modelo innovador proporciona una mejor precisión y velocidad en el espacio de detección de imágenes. Utilizando un sofisticado pipeline de procesamiento, YOLOv7 extrae características a través de un backbone, las transmite a través de un 'cuello', y finalmente predice, a través de la 'cabeza' de la red, las ubicaciones y clasificaciones de los objetos dentro de los cuadros dados.

Desarrollado por WongKinYiu y Alexey Bochkovskiy, YOLOv7 mejora el marco existente de YOLO mediante cambios fundamentales en la arquitectura de la red y las rutinas de entrenamiento. Este modelo incorpora técnicas avanzadas como:

• Agregación de capas eficientes ampliadas
• Técnicas de escalado del modelo
• Planificación de re-parametrización
• Una cabeza auxiliar para predicciones de grueso a fino

El repositorio de GitHub de YOLOv7 es un recurso valioso, proporcionando el código necesario para iniciar el entrenamiento en conjuntos de datos personalizados impulsados por PyTorch e implementados en Python.

Comenzando

Para comenzar, necesitaremos instalar algunas dependencias esenciales.

Instalando Dependencias

Comienza por instalar las bibliotecas requeridas necesarias para que tanto YOLOv7 como EasyOCR funcionen sin problemas.

Codificación

Para este tutorial, utilizaré Visual Studio Code (VSC), pero eres libre de usar cualquier entorno de desarrollo, incluidos Jupyter notebooks o Google Colab.

Configurando Dependencias

Importa todas las dependencias necesarias para que tu proyecto funcione de manera efectiva.

Extracción de Texto de Imágenes

Para realizar la extracción de texto, utilizaremos EasyOCR. A continuación, se muestra la estructura de nuestra clase EasyOCR:

class EasyOCR:
    def __init__(self):
        self.reader = easyocr.Reader(['es'], gpu=True)
    
    def extract_text(self, image):
        results = self.reader.readtext(image)
        return results

La clase inicializa el lector OCR para español, usa GPU si está disponible, y asegura que los modelos necesarios se descarguen. A continuación, extraemos texto de una imagen, filtrando resultados para incluir solo aquellos con un nivel de confianza superior al 45%.

Resumición de Texto con GPT-3

Habiendo extraído texto, ahora podemos proceder a resumirlo utilizando GPT-3 de OpenAI. Aquí hay una estructura fundamental para la clase de resumición GPT-3:

class GPT3:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
    
    def summarize(self, text):
        response = openai.Completion.create(
            model='text-davinci-003',
            prompt=text,
            max_tokens=50
        )
        return response.choices[0].text.strip()

Esta estructura establece la clave API y el modelo a utilizar, permitiendo que la clase produzca resúmenes basados en un texto dado.

Probando la Aplicación

Ahora que tenemos nuestro código configurado, podemos ejecutarlo para probar tanto la extracción de texto como la resumición. Esto es lo que se ve en la salida:

print("Texto Extraído:", extracted_text)
print("Resumen:", summary)

Al hacerlo, validamos que podemos crear sin problemas una aplicación que resume texto extraído de imágenes—¡qué emocionante!

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