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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 | |
| import re | |
| class KoreanOCRApp: | |
| def __init__(self): | |
| self.api_key = None | |
| self.project_id = None | |
| def set_credentials(self, api_key: str, project_id: str) -> str: | |
| """API 키와 프로젝트 ID 설정 및 검증""" | |
| if not api_key or not project_id: | |
| return "❌ API 키와 프로젝트 ID를 모두 입력해주세요." | |
| # 프로젝트 ID 검증 (영문, 숫자, 하이픈만 허용) | |
| if not re.match(r'^[a-z0-9\-]+$', project_id.strip()): | |
| return "❌ 유효하지 않은 프로젝트 ID 형식입니다. 영문 소문자, 숫자, 하이픈만 사용 가능합니다." | |
| 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() | |
| # JPEG 형식으로 저장하여 파일 크기 최적화 | |
| if image.mode == 'RGBA': | |
| # RGBA 이미지는 RGB로 변환 | |
| background = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255)) | |
| background.paste(image, mask=image.split()[-1]) | |
| image = background | |
| image.save(buffer, format='JPEG', quality=95) | |
| image_bytes = buffer.getvalue() | |
| return base64.b64encode(image_bytes).decode('utf-8') | |
| def call_gemini_api_direct(self, image_base64: str) -> str: | |
| """Gemini API 직접 호출 (Google AI Studio API 사용)""" | |
| if not self.api_key: | |
| return "❌ 먼저 API 키를 설정해주세요." | |
| # Google AI Studio API 엔드포인트 사용 | |
| url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-pro:generateContent?key={self.api_key}" | |
| headers = { | |
| "Content-Type": "application/json" | |
| } | |
| payload = { | |
| "contents": [{ | |
| "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/jpeg", | |
| "data": image_base64 | |
| } | |
| } | |
| ] | |
| }], | |
| "generationConfig": { | |
| "temperature": 0.1, | |
| "topP": 0.8, | |
| "topK": 40, | |
| "maxOutputTokens": 8192 | |
| }, | |
| "safetySettings": [ | |
| { | |
| "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) | |
| if response.status_code == 401: | |
| return "❌ API 키가 유효하지 않습니다. Google AI Studio에서 발급받은 올바른 API 키를 입력해주세요." | |
| elif response.status_code == 403: | |
| return "❌ API 접근 권한이 없습니다. Gemini API가 활성화되어 있는지 확인해주세요." | |
| elif response.status_code == 429: | |
| return "❌ API 호출 한도를 초과했습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요." | |
| 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() | |
| elif "error" in result: | |
| return f"❌ API 오류: {result['error'].get('message', '알 수 없는 오류')}" | |
| 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 call_vertex_ai_api(self, image_base64: str) -> str: | |
| """Vertex AI API 호출 (서비스 계정 키 사용)""" | |
| if not self.api_key or not self.project_id: | |
| return "❌ 먼저 API 키와 프로젝트 ID를 설정해주세요." | |
| location = "us-central1" | |
| url = f"https://{location}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{self.project_id}/locations/{location}/publishers/google/models/gemini-1.5-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/jpeg", | |
| "data": image_base64 | |
| } | |
| } | |
| ] | |
| }], | |
| "generation_config": { | |
| "temperature": 0.1, | |
| "top_p": 0.8, | |
| "top_k": 40, | |
| "max_output_tokens": 8192 | |
| } | |
| } | |
| try: | |
| response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60) | |
| if response.status_code == 401: | |
| return "❌ 인증 오류: Access Token이 유효하지 않거나 만료되었습니다." | |
| elif response.status_code == 403: | |
| return "❌ 권한 오류: Vertex AI API 접근 권한이 없습니다." | |
| elif response.status_code == 404: | |
| return "❌ 프로젝트 ID가 올바르지 않거나 Vertex AI API가 활성화되지 않았습니다." | |
| 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 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, api_type: str) -> Tuple[Optional[Image.Image], str]: | |
| """이미지 처리 및 OCR 수행""" | |
| if image is None: | |
| return None, "❌ 이미지를 업로드해주세요." | |
| # 인증 정보 설정 | |
| if api_type == "Google AI Studio": | |
| if not api_key: | |
| return image, "❌ Google AI Studio API 키를 입력해주세요." | |
| self.api_key = api_key.strip() | |
| else: # Vertex AI | |
| auth_result = self.set_credentials(api_key, project_id) | |
| if "❌" in auth_result: | |
| return image, auth_result | |
| try: | |
| # 이미지 크기 확인 및 조정 | |
| img_byte_array = io.BytesIO() | |
| image.save(img_byte_array, format='JPEG', quality=95) | |
| img_size_mb = len(img_byte_array.getvalue()) / (1024 * 1024) | |
| if img_size_mb > 4: # 4MB로 제한을 낮춤 | |
| # 이미지 크기가 너무 크면 리사이즈 | |
| max_dimension = 1920 | |
| image.thumbnail((max_dimension, max_dimension), Image.Resampling.LANCZOS) | |
| # 이미지를 base64로 인코딩 | |
| image_base64 = self.encode_image_to_base64(image) | |
| # API 타입에 따라 호출 | |
| if api_type == "Google AI Studio": | |
| extracted_text = self.call_gemini_api_direct(image_base64) | |
| else: | |
| extracted_text = self.call_vertex_ai_api(image_base64) | |
| # 결과 반환 | |
| 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; | |
| } | |
| .warning-box { | |
| background-color: #fff3cd; | |
| border: 1px solid #ffeaa7; | |
| border-radius: 8px; | |
| padding: 15px; | |
| margin: 10px 0; | |
| color: #856404; | |
| } | |
| """ | |
| with gr.Blocks(css=css, title="한국어 OCR - Gemini AI") as interface: | |
| gr.Markdown(""" | |
| # 🔍 한국어 OCR 텍스트 추출기 | |
| ### Google Gemini AI를 활용한 고정밀 한국어 문자 인식 | |
| 이미지에서 한국어 텍스트를 정확하게 추출합니다. 문서, 간판, 손글씨 등 다양한 형태의 한국어를 인식할 수 있습니다. | |
| """, elem_classes="main-header") | |
| # API 선택 | |
| gr.Markdown("## 🔧 API 설정") | |
| api_type = gr.Radio( | |
| choices=["Google AI Studio", "Vertex AI"], | |
| value="Google AI Studio", | |
| label="사용할 API 선택", | |
| info="Google AI Studio는 개인 사용자용, Vertex AI는 기업용" | |
| ) | |
| # 인증 정보 입력 섹션 | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=2): | |
| api_key_input = gr.Textbox( | |
| label="API 키 / Access Token", | |
| placeholder="Google AI Studio API 키 또는 Vertex AI Access Token", | |
| type="password", | |
| lines=1 | |
| ) | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| project_id_input = gr.Textbox( | |
| label="프로젝트 ID (Vertex AI만)", | |
| placeholder="Google Cloud 프로젝트 ID", | |
| lines=1 | |
| ) | |
| # API 설정 가이드 | |
| with gr.Accordion("📖 API 설정 가이드", open=False): | |
| gr.Markdown(""" | |
| ### Google AI Studio API (권장) | |
| 1. [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/)에 접속 | |
| 2. "Get API Key" 클릭 | |
| 3. API 키 생성 및 복사 | |
| 4. 위의 "API 키" 필드에 붙여넣기 | |
| ### Vertex AI API (고급 사용자용) | |
| 1. [Google Cloud Console](https://console.cloud.google.com/)에서 프로젝트 생성 | |
| 2. Vertex AI API 활성화 | |
| 3. 서비스 계정 생성 및 키 다운로드 | |
| 4. `gcloud auth application-default login` 또는 Access Token 발급 | |
| 5. API 키와 프로젝트 ID 입력 | |
| ### ⚠️ 주의사항 | |
| - Google AI Studio는 개인 사용자에게 무료 할당량 제공 | |
| - Vertex AI는 유료 서비스로 사용량에 따라 과금 | |
| - API 키는 안전하게 보관하고 공유하지 마세요 | |
| """, elem_classes="warning-box") | |
| # 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, | |
| show_copy_button=True | |
| ) | |
| # 이벤트 핸들러 | |
| process_btn.click( | |
| fn=ocr_app.process_image, | |
| inputs=[input_image, api_key_input, project_id_input, api_type], | |
| outputs=[output_image, extracted_text], | |
| show_progress=True | |
| ) | |
| # 사용 팁 | |
| gr.Markdown(""" | |
| ### 💡 사용 팁 | |
| **📸 이미지 품질:** | |
| - 선명하고 해상도가 높은 이미지 사용 | |
| - 충분한 조명과 대비 | |
| - 텍스트가 수평으로 배치된 이미지 권장 | |
| **📄 지원 형식:** | |
| - **이미지 형식:** PNG, JPEG, WebP | |
| - **최대 크기:** 4MB (자동 리사이즈) | |
| - **인식 언어:** 한국어, 영어, 숫자, 특수문자 | |
| **🔒 보안:** | |
| - API 키는 세션 동안만 임시 저장 | |
| - 이미지는 서버에 저장되지 않음 | |
| - 개인정보가 포함된 이미지 사용 시 주의 | |
| **⚡ 성능:** | |
| - Google AI Studio: 빠르고 안정적 (권장) | |
| - Vertex AI: 기업용 고급 기능 | |
| """) | |
| return interface | |
| # 메인 실행 | |
| if __name__ == "__main__": | |
| # 인터페이스 생성 및 실행 | |
| demo = create_interface() | |
| # 서버 실행 | |
| demo.launch( | |
| server_name="0.0.0.0", | |
| server_port=7860, | |
| share=True, | |
| debug=True, | |
| show_error=True, | |
| inbrowser=True | |
| ) |