Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,254 @@
+import gradio as gr
+import google.generativeai as genai
+from PIL import Image
+import io
+import base64
+import json
+from typing import Optional, Tuple
+
+class KoreanOCRApp:
+    def __init__(self):
+        self.model = None
+        self.api_key = None
+    
+    def configure_api(self, api_key: str) -> str:
+        """API 키를 설정하고 모델을 초기화합니다."""
+        try:
+            if not api_key or api_key.strip() == "":
+                return "❌ API 키를 입력해주세요."
+            
+            genai.configure(api_key=api_key.strip())
+            self.model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')
+            self.api_key = api_key.strip()
+            return "✅ API 키가 성공적으로 설정되었습니다."
+        except Exception as e:
+            return f"❌ API 키 설정 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+    
+    def extract_korean_text(self, image: Image.Image, api_key: str) -> Tuple[str, Image.Image]:
+        """이미지에서 한국어 텍스트를 추출합니다."""
+        try:
+            # API 키가 변경되었거나 처음 설정하는 경우
+            if not self.model or self.api_key != api_key.strip():
+                config_result = self.configure_api(api_key)
+                if "❌" in config_result:
+                    return config_result, image
+            
+            if not image:
+                return "❌ 이미지를 업로드해주세요.", None
+            
+            # 이미지 전처리 (선택사항)
+            if image.mode != 'RGB':
+                image = image.convert('RGB')
+            
+            # 이미지 크기 최적화 (너무 큰 경우)
+            max_size = 1024
+            if max(image.size) > max_size:
+                ratio = max_size / max(image.size)
+                new_size = tuple(int(dim * ratio) for dim in image.size)
+                image = image.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS)
+            
+            # 한국어 텍스트 추출을 위한 프롬프트
+            prompt = """
+            이 이미지에서 모든 한국어 텍스트를 추출해주세요. 
+            다음 규칙을 따라주세요:
+            1. 이미지에 있는 모든 한국어 텍스트를 정확하게 읽어주세요
+            2. 텍스트의 위치나 순서를 고려하여 자연스럽게 배열해주세요
+            3. 줄바꿈이나 문단 구분이 있다면 그대로 유지해주세요
+            4. 영어나 숫자가 함께 있다면 그것도 포함해주세요
+            5. 읽을 수 없거나 불분명한 부분이 있다면 [불분명]으로 표시해주세요
+            
+            추출된 텍스트만 출력해주세요:
+            """
+            
+            # Gemini API 호출
+            response = self.model.generate_content([prompt, image])
+            
+            if response.text:
+                extracted_text = response.text.strip()
+                success_message = f"✅ 텍스트 추출 완료:\n\n{extracted_text}"
+                return success_message, image
+            else:
+                return "❌ 텍스트를 추출할 수 없습니다.", image
+                
+        except Exception as e:
+            error_message = f"❌ 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+            return error_message, image
+    
+    def verify_image_display(self, image: Image.Image) -> Tuple[str, Image.Image]:
+        """업로드된 이미지와 출력창의 이미지가 같은지 확인합니다."""
+        if image is None:
+            return "❌ 이미지를 먼저 업로드해주세요.", None
+        
+        try:
+            # 이미지 정보 확인
+            width, height = image.size
+            format_info = image.format if hasattr(image, 'format') else "Unknown"
+            mode = image.mode
+            
+            verification_text = f"""
+            ✅ 이미지 검증 완료
+            
+            📊 이미지 정보:
+            - 크기: {width} x {height} 픽셀
+            - 포맷: {format_info}
+            - 색상 모드: {mode}
+            - 파일 크기: 약 {width * height * (3 if mode == 'RGB' else 1)} 바이트
+            
+            🔍 이미지가 올바르게 표시되고 있습니다.
+            """
+            
+            return verification_text, image
+            
+        except Exception as e:
+            return f"❌ 이미지 검증 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}", image
+
+def create_app():
+    """그라디오 앱을 생성합니다."""
+    ocr_app = KoreanOCRApp()
+    
+    with gr.Blocks(
+        title="한국어 OCR 텍스트 추출기",
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css="""
+        .container {
+            max-width: 1200px;
+            margin: auto;
+        }
+        .header {
+            text-align: center;
+            padding: 20px;
+            background: linear-gradient(90deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+            color: white;
+            border-radius: 10px;
+            margin-bottom: 20px;
+        }
+        """
+    ) as app:
+        
+        # 헤더
+        gr.HTML("""
+        <div class="header">
+            <h1>🔤 한국어 OCR 텍스트 추출기</h1>
+            <p>Google Gemini를 사용한 고성능 한국어 텍스트 인식</p>
+        </div>
+        """)
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=1):
+                # API 키 입력 섹션
+                gr.Markdown("## 🔑 API 키 설정")
+                api_key_input = gr.Textbox(
+                    label="Google Gemini API 키",
+                    placeholder="여기에 API 키를 입력하세요...",
+                    type="password",
+                    info="https://makersuite.google.com에서 API 키를 발급받으세요"
+                )
+                
+                api_status = gr.Textbox(
+                    label="API 상태",
+                    value="API 키를 입력하고 설정하세요",
+                    interactive=False
+                )
+                
+                # API 키 설정 버튼
+                api_config_btn = gr.Button("🔧 API 키 설정", variant="primary")
+                
+                gr.Markdown("---")
+                
+                # 이미지 업로드 섹션
+                gr.Markdown("## 📤 이미지 업로드")
+                image_input = gr.Image(
+                    label="한국어 텍스트가 포함된 이미지를 업로드하세요",
+                    type="pil",
+                    height=300
+                )
+                
+                # 버튼들
+                with gr.Row():
+                    extract_btn = gr.Button("📖 텍스트 추출", variant="primary")
+                    verify_btn = gr.Button("🔍 이미지 검증", variant="secondary")
+                
+            with gr.Column(scale=1):
+                # 결과 출력 섹션
+                gr.Markdown("## 📄 추출 결과")
+                
+                text_output = gr.Textbox(
+                    label="추출된 텍스트",
+                    lines=10,
+                    placeholder="여기에 추출된 한국어 텍스트가 표시됩니다...",
+                    interactive=False
+                )
+                
+                gr.Markdown("## 🖼️ 이미지 확인")
+                image_output = gr.Image(
+                    label="업로드된 이미지 (검증용)",
+                    height=300
+                )
+                
+                # 이미지 정보
+                image_info = gr.Textbox(
+                    label="이미지 정보",
+                    lines=5,
+                    interactive=False
+                )
+        
+        # 사용법 안내
+        with gr.Accordion("📋 사용법 안내", open=False):
+            gr.Markdown("""
+            ### 🔧 설정 방법
+            1. **API 키 발급**: [Google AI Studio](https://makersuite.google.com)에서 무료 API 키를 발급받으세요
+            2. **API 키 입력**: 위의 입력창에 발급받은 API 키를 입력하고 '설정' 버튼을 클릭하세요
+            
+            ### 📖 텍스트 추출 방법
+            1. **이미지 업로드**: 한국어 텍스트가 포함된 이미지를 업로드하세요
+            2. **텍스트 추출**: '텍스트 추출' 버튼을 클릭하여 OCR을 실행하세요
+            3. **결과 확인**: 오른쪽 결과창에서 추출된 텍스트를 확인하세요
+            
+            ### 📋 지원 형식
+            - **이미지 형식**: PNG, JPEG, WEBP, HEIC, HEIF
+            - **최대 크기**: 20MB (자동으로 최적화됩니다)
+            - **언어**: 한국어 중심 (영어, 숫자도 인식 가능)
+            
+            ### 💡 팁
+            - 선명하고 해상도가 높은 이미지를 사용하세요
+            - 텍스트가 잘 보이도록 조명이 충분한 사진을 촬영하세요
+            - 기울어진 이미지는 자동으로 보정을 시도합니다
+            """)
+        
+        # 이벤트 핸들러 등록
+        api_config_btn.click(
+            fn=ocr_app.configure_api,
+            inputs=[api_key_input],
+            outputs=[api_status]
+        )
+        
+        extract_btn.click(
+            fn=ocr_app.extract_korean_text,
+            inputs=[image_input, api_key_input],
+            outputs=[text_output, image_output]
+        )
+        
+        verify_btn.click(
+            fn=ocr_app.verify_image_display,
+            inputs=[image_input],
+            outputs=[image_info, image_output]
+        )
+        
+        # 이미지 업로드 시 자동으로 출력창에 표시
+        image_input.change(
+            fn=lambda img: (img, "이미지가 업로드되었습니다. 텍스트 추출을 실행하세요." if img else ""),
+            inputs=[image_input],
+            outputs=[image_output, image_info]
+        )
+    
+    return app
+
+if __name__ == "__main__":
+    app = create_app()
+    app.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=True,
+        debug=True,
+        show_error=True
+    )