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, sabrás cómo usar EasyOCR para la extracción de texto de diversas fuentes como fotos y aprovechar el poder de GPT-3 de OpenAI para la resumir textos!

Desentrañando EasyOCR: Una Potencia de Software

EasyOCR, una entidad privada, se destaca en el ámbito de la publicación de software, consultoría y suministro. Se especializan en crear software listo para usar, software de sistemas operativos, software de aplicaciones comerciales y software de videojuegos para todas las plataformas. Ofrecer soluciones de software personalizadas tras un exhaustivo análisis de las necesidades y problemas de los usuarios mejora su posición en el mercado.

YOLOv7 Revelado: El Futuro de la Detección de Objetos

YOLOv7, la última incorporación a la familia de detectores de objetos de una sola etapa YOLO, es un factor decisivo en el campo de la detección de objetos. Este modelo avanzado procesa marcos de imagen a través de un backbone para extraer características, que luego son mezcladas y combinadas en un "cuello" antes de pasar a la "cabeza" de la red. Aquí, predice las ubicaciones y clases de objetos, identificándolos con cuadros delimitadores.

Significativamente presentado por WongKinYiu y Alexey Bochkovskiy (AlexeyAB), YOLOv7 mejora la precisión de los cuadros delimitadores y la velocidad de inferencia a través de varios cambios innovadores en la red YOLO y los rutinas de entrenamiento. Las características destacadas incluyen:

• Agregación eficiente de capas ampliadas
• Técnicas de escalado de modelos
• Planificación de re-parametrización
• Cabeza auxiliar para predicciones de grueso a fino

El repositorio de GitHub de YOLOv7 proporciona todo el código necesario para entrenar YOLOv7 en datos personalizados, definidos en PyTorch y escritos en Python.

Comenzando

Instalando Dependencias

Comienza descargando las bibliotecas necesarias para EasyOCR y GPT-3.

Entorno de Codificación

Para este tutorial, utilizaré Visual Studio Code (VSC), pero puedes usar cualquier entorno que prefieras, incluyendo notebooks o Google Colab.

Nota: Es práctico usar un solo archivo para este tutorial, aunque puedes dividir el código en módulos según sea necesario.

Extracción de Texto de Imágenes

Para esta tarea, utilizaremos EasyOCR para crear una clase capaz de extraer texto de imágenes.

Estructura de la Clase

• __init__: Define el Reader para inglés. Utiliza GPU si está disponible y descarga los modelos en el directorio ./models si no están presentes.
• __call__: Permite llamadas directas al método extract_text en la instancia, similar a una función.
• extract_text: Acepta una imagen como argumento, devolviendo una lista de textos extraídos y una imagen con cuadros delimitadores, filtrando textos con confianza inferior al 45%.

Ahora podemos utilizar esta clase para extraer texto de una imagen. Para simplificar este proceso, crearemos una función para cargar imágenes.

Usando una imagen del tutorial anterior de Adrian, los resultados revelarán:

• Una imagen anotada con cuadros delimitadores
• Texto extraído de la imagen

¡No está nada mal!

¡Resumen de Texto!

Ahora que hemos extraído texto con éxito, procederemos al resumen usando GPT-3.

Configurando GPT-3

Crearemos una clase para gestionar nuestras solicitudes a GPT:

• Configura un archivo .env para almacenar la clave de API de OpenAI.
• Define la clase para GPT-3.
• __init__: Establece el modelo y la configuración de GPT-3, incluida la clave API.
• __call__: Similar a la clase anterior.
• prediction: Facilita hacer predicciones basadas en un aviso dado.
• summarize: Resume el texto dado.

Probando la Aplicación

Después de juntar todo, nuestro código debe verse claro y estructurado. Ejecutar el código dará:

• Una imagen con cuadros delimitadores
• El texto extraído junto con los resultados del resumen

¡Wow! Esto nos permite crear una aplicación simple capaz de resumir texto extraído de una foto normal. ¡Disfruta aprovechando esta herramienta!

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