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import herramientas
import documentos
import time
from gradio_client import Client, handle_file
async def procesa_dni(image):
temp_image = await herramientas.imageToTemp(image)
client = Client("Moibe/api_rapicash")
dict_recibido = client.predict(
img=handle_file(temp_image),
lang="en",
api_name="/predict"
) #Ésto porque gradio envía un dict con headers y su key data es el que contiene nuestro result original que tenía en la API original.
#Aquí es donde personalizo el proceso:
textos_extraidos = herramientas.listaTextosExtraidos(dict_recibido)
#Campos DNI Panamá.
nombre, apellido, identificacion = documentos.dni(textos_extraidos)
print(f"Hola: {nombre}, {apellido} con identificación: {identificacion}")
return {
"nombre": nombre,
"apellido": apellido,
"identificacion": identificacion
}
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