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| import gradio as gr | |
| import base64 | |
| import requests | |
| import json | |
| from PIL import Image | |
| import io | |
| import os | |
| from typing import Optional, Tuple | |
| class KoreanOCRApp: | |
| def __init__(self): | |
| self.api_key = None | |
| self.project_id = None | |
| self.location = "us-central1" # Gemini 2.5 Pro가 지원되는 리전 | |
| def set_credentials(self, api_key: str, project_id: str) -> str: | |
| """API 키와 프로젝트 ID 설정""" | |
| if not api_key or not project_id: | |
| return "❌ API 키와 프로젝트 ID를 모두 입력해주세요." | |
| self.api_key = api_key.strip() | |
| self.project_id = project_id.strip() | |
| return "✅ 인증 정보가 설정되었습니다." | |
| def encode_image_to_base64(self, image: Image.Image) -> str: | |
| """이미지를 base64로 인코딩""" | |
| buffer = io.BytesIO() | |
| # PNG 형식으로 저장하여 품질 보장 | |
| image.save(buffer, format='PNG') | |
| image_bytes = buffer.getvalue() | |
| return base64.b64encode(image_bytes).decode('utf-8') | |
| def call_gemini_api(self, image_base64: str) -> str: | |
| """Gemini 2.5 Pro API 호출하여 한국어 텍스트 추출""" | |
| if not self.api_key or not self.project_id: | |
| return "❌ 먼저 API 키와 프로젝트 ID를 설정해주세요." | |
| url = f"https://{self.location}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{self.project_id}/locations/{self.location}/publishers/google/models/gemini-2.5-pro:generateContent" | |
| headers = { | |
| "Authorization": f"Bearer {self.api_key}", | |
| "Content-Type": "application/json" | |
| } | |
| payload = { | |
| "contents": [{ | |
| "role": "user", | |
| "parts": [ | |
| { | |
| "text": """이 이미지에 포함된 모든 한국어 텍스트를 정확하게 추출해주세요. | |
| 다음 규칙을 따라주세요: | |
| 1. 이미지에서 발견되는 모든 한국어 텍스트를 순서대로 추출 | |
| 2. 텍스트의 위치나 레이아웃을 최대한 보존 | |
| 3. 줄바꿈과 문단 구분을 명확히 표시 | |
| 4. 특수문자, 숫자, 영어가 포함되어 있다면 그대로 유지 | |
| 5. 읽기 어려운 부분이 있다면 [불분명] 표시 | |
| 추출된 텍스트만 반환해주세요.""" | |
| }, | |
| { | |
| "inline_data": { | |
| "mime_type": "image/png", | |
| "data": image_base64 | |
| } | |
| } | |
| ] | |
| }], | |
| "generation_config": { | |
| "temperature": 0.1, | |
| "top_p": 0.8, | |
| "top_k": 40, | |
| "max_output_tokens": 8192 | |
| }, | |
| "safety_settings": [ | |
| { | |
| "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", | |
| "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" | |
| }, | |
| { | |
| "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", | |
| "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" | |
| }, | |
| { | |
| "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", | |
| "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" | |
| }, | |
| { | |
| "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", | |
| "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" | |
| } | |
| ] | |
| } | |
| try: | |
| response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60) | |
| response.raise_for_status() | |
| result = response.json() | |
| if "candidates" in result and len(result["candidates"]) > 0: | |
| content = result["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"] | |
| return content.strip() | |
| else: | |
| return "❌ 텍스트를 추출할 수 없습니다. 이미지에 한국어 텍스트가 포함되어 있는지 확인해주세요." | |
| except requests.exceptions.RequestException as e: | |
| return f"❌ API 호출 오류: {str(e)}" | |
| except json.JSONDecodeError: | |
| return "❌ API 응답 파싱 오류가 발생했습니다." | |
| except KeyError as e: | |
| return f"❌ 예상치 못한 API 응답 형식: {str(e)}" | |
| except Exception as e: | |
| return f"❌ 알 수 없는 오류: {str(e)}" | |
| def process_image(self, image: Optional[Image.Image], api_key: str, project_id: str) -> Tuple[Optional[Image.Image], str]: | |
| """이미지 처리 및 OCR 수행""" | |
| if image is None: | |
| return None, "❌ 이미지를 업로드해주세요." | |
| # 인증 정보 설정 | |
| auth_result = self.set_credentials(api_key, project_id) | |
| if "❌" in auth_result: | |
| return image, auth_result | |
| try: | |
| # 이미지 크기 확인 및 조정 (최대 7MB 제한) | |
| img_byte_array = io.BytesIO() | |
| image.save(img_byte_array, format='PNG') | |
| img_size_mb = len(img_byte_array.getvalue()) / (1024 * 1024) | |
| if img_size_mb > 7: | |
| # 이미지 크기가 너무 크면 리사이즈 | |
| max_dimension = 2048 | |
| image.thumbnail((max_dimension, max_dimension), Image.Resampling.LANCZOS) | |
| # 이미지를 base64로 인코딩 | |
| image_base64 = self.encode_image_to_base64(image) | |
| # OCR 수행 | |
| extracted_text = self.call_gemini_api(image_base64) | |
| # 결과 반환 (업로드된 이미지와 동일한 이미지를 표시하여 검증) | |
| return image, extracted_text | |
| except Exception as e: | |
| return image, f"❌ 이미지 처리 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}" | |
| # 전역 앱 인스턴스 | |
| ocr_app = KoreanOCRApp() | |
| def create_interface(): | |
| """Gradio 인터페이스 생성""" | |
| # CSS 스타일링 | |
| css = """ | |
| .gradio-container { | |
| font-family: 'Noto Sans KR', sans-serif; | |
| } | |
| .main-header { | |
| text-align: center; | |
| color: #2c3e50; | |
| margin-bottom: 20px; | |
| } | |
| .info-box { | |
| background-color: #e8f4fd; | |
| border: 1px solid #bee5eb; | |
| border-radius: 8px; | |
| padding: 15px; | |
| margin: 10px 0; | |
| } | |
| .error-text { | |
| color: #dc3545; | |
| font-weight: bold; | |
| } | |
| .success-text { | |
| color: #28a745; | |
| font-weight: bold; | |
| } | |
| """ | |
| with gr.Blocks(css=css, title="한국어 OCR - Gemini 2.5 Pro") as interface: | |
| gr.Markdown(""" | |
| # 🔍 한국어 OCR 텍스트 추출기 | |
| ### Google Gemini 2.5 Pro를 활용한 고정밀 한국어 문자 인식 | |
| 이미지에서 한국어 텍스트를 정확하게 추출합니다. 문서, 간판, 손글씨 등 다양한 형태의 한국어를 인식할 수 있습니다. | |
| """, elem_classes="main-header") | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| gr.Markdown(""" | |
| ### 📋 사용 방법 | |
| 1. **Google Cloud 인증 정보 입력** | |
| - API 키 (Access Token) | |
| - 프로젝트 ID | |
| 2. **이미지 업로드** | |
| - PNG, JPEG, WebP 지원 | |
| - 최대 7MB 크기 | |
| 3. **텍스트 추출 실행** | |
| """, elem_classes="info-box") | |
| # 인증 정보 입력 섹션 | |
| gr.Markdown("## 🔐 Google Cloud 인증 설정") | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=2): | |
| api_key_input = gr.Textbox( | |
| label="Google Cloud Access Token", | |
| placeholder="Google Cloud Console에서 발급받은 Access Token을 입력하세요", | |
| type="password", | |
| lines=1 | |
| ) | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| project_id_input = gr.Textbox( | |
| label="프로젝트 ID", | |
| placeholder="Google Cloud 프로젝트 ID", | |
| lines=1 | |
| ) | |
| # 이미지 업로드 및 처리 섹션 | |
| gr.Markdown("## 📤 이미지 업로드 및 텍스트 추출") | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| input_image = gr.Image( | |
| label="📁 이미지 업로드", | |
| type="pil", | |
| sources=["upload", "clipboard"], | |
| interactive=True | |
| ) | |
| process_btn = gr.Button( | |
| "🔍 텍스트 추출 시작", | |
| variant="primary", | |
| size="lg" | |
| ) | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| output_image = gr.Image( | |
| label="📋 업로드된 이미지 확인", | |
| type="pil", | |
| interactive=False | |
| ) | |
| # 추출된 텍스트 출력 | |
| gr.Markdown("## 📝 추출된 텍스트") | |
| extracted_text = gr.Textbox( | |
| label="인식된 한국어 텍스트", | |
| placeholder="추출된 텍스트가 여기에 표시됩니다...", | |
| lines=10, | |
| max_lines=20, | |
| interactive=True, # 결과 편집 가능 | |
| show_copy_button=True | |
| ) | |
| # 이벤트 핸들러 | |
| process_btn.click( | |
| fn=ocr_app.process_image, | |
| inputs=[input_image, api_key_input, project_id_input], | |
| outputs=[output_image, extracted_text], | |
| show_progress=True | |
| ) | |
| # 추가 정보 | |
| gr.Markdown(""" | |
| ### ℹ️ 추가 정보 | |
| **지원하는 이미지 형식:** PNG, JPEG, WebP | |
| **최대 파일 크기:** 7MB | |
| **인식 가능한 텍스트:** 한국어, 영어, 숫자, 특수문자 | |
| **💡 팁:** | |
| - 선명하고 해상도가 높은 이미지일수록 인식률이 향상됩니다 | |
| - 텍스트가 기울어져 있거나 왜곡된 경우 인식률이 떨어질 수 있습니다 | |
| - 추출된 텍스트는 편집이 가능하며 복사 버튼을 통해 클립보드에 복사할 수 있습니다 | |
| **🔒 개인정보 보호:** | |
| - 업로드된 이미지는 서버에 저장되지 않습니다 | |
| - API 키는 세션 동안만 메모리에 임시 저장됩니다 | |
| """) | |
| return interface | |
| # 메인 실행 | |
| if __name__ == "__main__": | |
| # 인터페이스 생성 및 실행 | |
| demo = create_interface() | |
| # 서버 실행 | |
| demo.launch( | |
| server_name="0.0.0.0", # 모든 IP에서 접근 가능 | |
| server_port=7860, # 포트 번호 | |
| share=True, # 공개 링크 생성 | |
| debug=True, # 디버그 모드 | |
| show_error=True, # 오류 표시 | |
| inbrowser=True # 자동으로 브라우저 열기 | |
| ) |