{"id":75393,"date":"2024-01-10T13:51:06","date_gmt":"2024-01-10T12:51:06","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/fr\/?p=75393&#038;preview=true&#038;preview_id=75393"},"modified":"2024-01-12T16:07:02","modified_gmt":"2024-01-12T15:07:02","slug":"api-ocr-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/fr\/blog\/api-ocr-python\/","title":{"rendered":"Comment cr\u00e9er votre propre API OCR en Python"},"content":{"rendered":"<p>L&rsquo;extraction de texte \u00e0 partir d&rsquo;images est depuis longtemps un probl\u00e8me populaire dans le domaine du g\u00e9nie logiciel. La reconnaissance optique de caract\u00e8res (Optical Caracter Recongintion ou OCR) est une technologie pionni\u00e8re largement utilis\u00e9e pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me. Gr\u00e2ce \u00e0 sa capacit\u00e9 \u00e0 transformer des images contenant du texte en donn\u00e9es lisibles par une machine, l&rsquo;OCR a r\u00e9volutionn\u00e9 divers secteurs, de l&rsquo;automatisation du traitement des documents \u00e0 la traduction linguistique.<\/p>\n<p>Bien qu&rsquo;il existe des solutions commerciales d&rsquo;OCR, la cr\u00e9ation de votre propre API d&rsquo;OCR en Python, un langage de programmation polyvalent et puissant, offre plusieurs avantages, notamment la personnalisation, le contr\u00f4le de la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es et la possibilit\u00e9 de r\u00e9aliser des \u00e9conomies.<\/p>\n<p>Ce guide vous guidera dans la cr\u00e9ation de votre propre API OCR \u00e0 l&rsquo;aide de Python. Il explore les biblioth\u00e8ques, les techniques et les consid\u00e9rations n\u00e9cessaires au d\u00e9veloppement d&rsquo;une API OCR efficace, vous permettant ainsi d&rsquo;exploiter la puissance de l&rsquo;OCR pour vos applications.<\/p>\n<div><\/div><kinsta-auto-toc heading=\"Table of Contents\" exclude=\"last\" list-style=\"arrow\" selector=\"h2\" count-number=\"-1\"><\/kinsta-auto-toc>\n<h2>Pr\u00e9-requis<\/h2>\n<p>Pour suivre ce cours, vous devez avoir une compr\u00e9hension de base de Python et de Flask et une copie locale de Python install\u00e9e sur votre syst\u00e8me.<\/p>\n<h2>Cr\u00e9ation de l&rsquo;API OCR<\/h2>\n<p>Dans ce guide, vous apprendrez \u00e0 construire une application Flask qui permet aux utilisateurs de t\u00e9l\u00e9verser des images par le biais d&rsquo;un point de terminaison POST, qui est ensuite charg\u00e9 \u00e0 l&rsquo;aide de <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/Pillow\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Pillow<\/a> et trait\u00e9 \u00e0 l&rsquo;aide du wrapper <a href=\"https:\/\/github.com\/madmaze\/pytesseract\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PyTesseract<\/a> (pour le moteur d&rsquo;OCR <a href=\"https:\/\/github.com\/tesseract-ocr\/tesseract\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Tesseract<\/a> ). Enfin, elle renvoie le texte extrait en tant que r\u00e9ponse \u00e0 la requ\u00eate.<\/p>\n<p>Vous pouvez personnaliser davantage cette API pour fournir des options telles que la classification bas\u00e9e sur des mod\u00e8les (extraire des lignes de factures, des entr\u00e9es dans des formulaires fiscaux, etc.) ou des choix de moteurs OCR (vous pouvez trouver plus de moteurs OCR <a href=\"https:\/\/github.com\/kba\/awesome-ocr#ocr-engines\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ici<\/a>).<\/p>\n<p>Pour commencer, cr\u00e9ez un nouveau r\u00e9pertoire pour votre projet. Ensuite, configurez un nouvel environnement virtuel dans le dossier en ex\u00e9cutant les commandes suivantes :<\/p>\n<pre><code class=\"\u201dlanguage-bash\u201d\">python3 -m venv env\nsource env\/bin\/activate<\/code><\/pre>\n<p>Ensuite, installez Flask, PyTesseract, Gunicorn et Pillow en ex\u00e9cutant la commande suivante :<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">pip3 install pytesseract flask pillow gunicorn<\/code><\/pre>\n<p>Une fois ces \u00e9l\u00e9ments install\u00e9s, vous devez installer le moteur d&rsquo;OCR Tesseract sur votre machine h\u00f4te. Les instructions d&rsquo;installation de Tesseract varient en fonction de votre syst\u00e8me d&rsquo;exploitation h\u00f4te. Vous pouvez trouver les instructions appropri\u00e9es <a href=\"https:\/\/tesseract-ocr.github.io\/tessdoc\/Installation.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ici<\/a>.<\/p>\n<p>Par exemple, sur MacOS, vous pouvez installer Tesseract \u00e0 l&rsquo;aide de <a href=\"https:\/\/brew.sh\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Homebrew<\/a> en ex\u00e9cutant la commande suivante :<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">brew install tesseract<\/code><\/pre>\n<p>Une fois cette op\u00e9ration effectu\u00e9e, le wrapper PyTesseract sera en mesure de communiquer avec le moteur OCR et de traiter les demandes d&rsquo;OCR.<\/p>\n<aside role=\"note\" class=\"wp-block-kinsta-notice is-style-info\">\n            <h3>Info<\/h3>\n        <p>Cela ne fonctionne que dans l&rsquo;environnement de d\u00e9veloppement. Lorsque vous d\u00e9ployez l&rsquo;application sur une plateforme d&rsquo;h\u00e9bergement distante telle que Kinsta, vous devez refaire cette op\u00e9ration (mais d&rsquo;une mani\u00e8re diff\u00e9rente selon les exigences de la plateforme d&rsquo;h\u00e9bergement &#8211; vous comprendrez cela plus tard).<\/p>\n<\/aside>\n\n<p>Vous \u00eates maintenant pr\u00eat \u00e0 \u00e9crire l&rsquo;application Flask. Cr\u00e9ez un nouveau r\u00e9pertoire nomm\u00e9 <strong>ocrapi<\/strong> et un nouveau fichier dans ce r\u00e9pertoire avec le nom <strong>main.py . <\/strong> Enregistrez-y le contenu suivant :<\/p>\n<pre><code class=\"language-python\">from flask import Flask, request, jsonify\nfrom PIL import Image\nimport pytesseract\n\napp = Flask(__name__)\n\n@app.route('\/ocr', methods=['POST'])\ndef ocr_process():\n    if request.method == 'POST':\n        image_file = request.files['image']\n        image_data = Image.open(image_file)\n\n        # Perform OCR using PyTesseract\n        text = pytesseract.image_to_string(image_data)\n\n        response = {\n            'status': 'success',\n            'text': text\n        }\n\n        return jsonify(response)<\/code><\/pre>\n<p>Le code ci-dessus cr\u00e9e une application Flask de base qui a un point final &#8211;<code>\/ocr<\/code>. Lorsque vous envoyez une requ\u00eate POST \u00e0 ce point de terminaison avec un fichier image, il extrait le fichier, utilise le wrapper <code>pytesseract<\/code> pour effectuer l&rsquo;OCR \u00e0 l&rsquo;aide de sa m\u00e9thode <code>code_to_string()<\/code>, et renvoie le texte extrait dans le cadre de la r\u00e9ponse.<\/p>\n<p>Cr\u00e9ez un fichier <strong>wsgi.py<\/strong> dans le m\u00eame r\u00e9pertoire <strong>ocrapi<\/strong> et enregistrez-y le contenu suivant :<\/p>\n<pre><code class=\"language-python\">from ocrapi.main import app as application\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    application.run()\n<\/code><\/pre>\n<p>Vous pouvez maintenant ex\u00e9cuter l&rsquo;application \u00e0 l&rsquo;aide de la commande suivante :<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">gunicorn ocrapi.wsgi<\/code><\/pre>\n<p>Votre API OCR de base est pr\u00eate, il est temps de la tester !<\/p>\n<h2>Tester l&rsquo;API OCR localement<\/h2>\n<p>Vous pouvez utiliser le CLI cURL int\u00e9gr\u00e9 pour envoyer des requ\u00eates \u00e0 votre API ou passer \u00e0 un outil de test d&rsquo;API d\u00e9taill\u00e9 tel que Postman. Pour tester l&rsquo;API, vous devrez t\u00e9l\u00e9charger un exemple d&rsquo;image contenant du texte. Vous pouvez utiliser <a href=\"https:\/\/imgur.com\/F8AsB1W\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">cette image simple<\/a> ou <a href=\"https:\/\/imgur.com\/oybKK06\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">cette image griffonn\u00e9e<\/a> pour l&rsquo;instant.<\/p>\n<p>T\u00e9l\u00e9chargez l&rsquo;une ou l&rsquo;autre de ces images dans le r\u00e9pertoire du projet et donnez-lui un nom simple, tel que <strong>simple-image.png<\/strong> ou <strong>scribbled-image.png, <\/strong>en fonction de l&rsquo;image que vous avez choisie.<\/p>\n<p>Ensuite, ouvrez votre terminal et naviguez jusqu&rsquo;au r\u00e9pertoire de votre projet. Ex\u00e9cutez la commande suivante pour tester l&rsquo;API :<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">curl -X POST -F \u201cimage=@scribbled-image.png\u201d localhost:5000\/ocr<\/code><\/pre>\n<p>Cette commande envoie une requ\u00eate \u00e0 votre API OCR et renvoie une r\u00e9ponse similaire :<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">{\n  \"status\": \"success\",\n  \"text\": \"This looks like it was written in a hucrynn\"\n}<\/code><\/pre>\n<p>Cela confirme que votre API OCR a \u00e9t\u00e9 correctement configur\u00e9e. Vous pouvez \u00e9galement essayer avec l&rsquo;image simple, et voici \u00e0 quoi devrait ressembler la r\u00e9ponse :<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">{\n  \"status\": \"success\",\n  \"text\": \"This looks like it was written with a steady handnn\"\n}<\/code><\/pre>\n<p>Cela d\u00e9montre \u00e9galement la pr\u00e9cision du moteur OCR de Tesseract. Vous pouvez maintenant proc\u00e9der \u00e0 l&rsquo;h\u00e9bergement de votre API OCR sur l&rsquo;h\u00e9bergement d&rsquo;application Kinsta afin qu&rsquo;elle soit accessible en ligne.<\/p>\n<h2>D\u00e9ployer votre API OCR<\/h2>\n<p>Pour d\u00e9ployer votre application sur Kinsta, vous devez d&rsquo;abord pousser le code de votre projet vers un fournisseur Git<a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/git\/bitbucket#grant-access-to-the-kinsta-bitbucket-application\">(Bitbucket<\/a>, <a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/git\/github#authenticate-and-authorize\">GitHub<\/a> ou <a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/git\/gitlab#authorize-the-kinsta-gitlab-application\">GitLab<\/a>).<\/p>\n<p>Avant de pousser votre code, vous devez configurer Tesseract s\u00e9par\u00e9ment sur votre syst\u00e8me h\u00f4te afin de pouvoir utiliser le wrapper PyTesseract. Pour pouvoir utiliser le wrapper sur la plateforme d&rsquo;application Kinsta (ou tout autre environnement, en g\u00e9n\u00e9ral), vous devrez \u00e9galement le configurer.<\/p>\n<p>Si vous travaillez avec des instances de calcul distantes (comme AWS EC2), vous pouvez vous connecter en SSH \u00e0 l&rsquo;instance de calcul et ex\u00e9cuter la commande appropri\u00e9e pour installer le paquet sur celle-ci.<\/p>\n<p>Cependant, les plateformes d&rsquo;application ne vous offrent pas d&rsquo;acc\u00e8s direct \u00e0 l&rsquo;h\u00f4te. Vous devrez utiliser une solution telle que <a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/build-options\/nixpacks\">Nixpacks<\/a>, <a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/build-options\/buildpacks\">Buildpacks<\/a> ou <a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/deploymentsDockerfiles\">Dockerfiles<\/a> pour configurer les exigences initiales des environnements de votre application (ce qui inclura la configuration du paquet Tesseract localement) et ensuite installer l&rsquo;application.<\/p>\n<p>Ajoutez un fichier <strong>nixpacks.toml<\/strong> dans le r\u00e9pertoire de votre projet avec le contenu suivant :<\/p>\n<pre><code class=\"language-toml\"># nixpacks.toml\n\nproviders = [\"python\"]\n\n[phases.setup]\nnixPkgs = [\"...\", \"tesseract\"]\n\n[phases.build]\ncmds = [\"echo building!\", \"pip install -r requirements.txt\", \"...\"]\n\n[start]\ncmd = \"gunicorn ocrapi.wsgi\"<\/code><\/pre>\n<p>Cela demandera \u00e0 la plateforme de construction de<\/p>\n<ol start=\"1\">\n<li>D&rsquo;utiliser le moteur d&rsquo;ex\u00e9cution Python pour construire et ex\u00e9cuter votre application<\/li>\n<li>Installer le paquet Tesseract dans le conteneur de votre application.<\/li>\n<li>D\u00e9marrer l&rsquo;application \u00e0 l&rsquo;aide de <code>gunicorn<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ex\u00e9cutez \u00e9galement la commande suivante pour g\u00e9n\u00e9rer un fichier <strong>requirements.txt<\/strong> que la plate-forme d&rsquo;application peut utiliser pour installer les paquets Python requis pendant la construction :<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">pip3 freeze &gt; requirements.txt<\/code><\/pre>\n<p>Une fois que votre d\u00e9p\u00f4t Git est pr\u00eat, suivez ces \u00e9tapes pour d\u00e9ployer votre API OCR sur Kinsta :<\/p>\n<ol start=\"1\">\n<li>Connectez-vous ou cr\u00e9ez un compte pour afficher votre tableau de bord <a href=\"https:\/\/my.kinsta.com\/?lang=fr\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">MyKinsta<\/a>.<\/li>\n<li>Autorisez Kinsta avec votre fournisseur Git.<\/li>\n<li>Dans la colonne lat\u00e9rale de gauche, cliquez sur <strong>Applications<\/strong>, puis sur <strong>Ajouter une application<\/strong>.<\/li>\n<li>S\u00e9lectionnez le d\u00e9p\u00f4t et la branche \u00e0 partir desquels vous souhaitez effectuer le d\u00e9ploiement.<\/li>\n<li>S\u00e9lectionnez l&rsquo;un des 27 centres de donn\u00e9es disponibles dans la liste des options. Kinsta d\u00e9tecte automatiquement les r\u00e9glages de construction de vos applications par le biais de votre fichier Nixpack &#8211; laissez donc le champ de commande de d\u00e9marrage vide.<\/li>\n<li>Choisissez les ressources de votre application, telles que la m\u00e9moire vive et l&rsquo;espace disque.<\/li>\n<li>Cliquez sur <strong>Cr\u00e9er une application<\/strong>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Une fois le d\u00e9ploiement termin\u00e9, copiez le lien de l&rsquo;application d\u00e9ploy\u00e9e et ex\u00e9cutez la commande suivante sur votre CLI :<\/p>\n<pre><code class=\"\u201dlanguage-bash\u201d\">curl -x POST -F \u201cimage=@simple-image.png\u201d &lt;your-deployed-app-link&gt;\/ocr<\/code><\/pre>\n<p>Vous devriez obtenir la m\u00eame r\u00e9ponse que celle que vous avez re\u00e7ue localement :<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">{\"status\":\"success\",\"text\":\"This looks like it was written with a steady handnn\"}<\/code><\/pre>\n<p>Vous pouvez \u00e9galement utiliser Postman pour tester l&rsquo;API.<\/p>\n<figure id=\"attachment_172438\" aria-describedby=\"caption-attachment-172438\" style=\"width: 1024px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-172438 size-large\" src=\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/trying-app-in-postman-1024x573.png\" alt=\"Essai de l'application dans Postman\" width=\"1024\" height=\"573\"><figcaption id=\"caption-attachment-172438\" class=\"wp-caption-text\">Essai de l&rsquo;application dans Postman<\/figcaption><\/figure>\n<p>Ceci termine le d\u00e9veloppement d&rsquo;une API OCR de base. Vous pouvez acc\u00e9der au <a href=\"https:\/\/github.com\/krharsh17\/ocr-api\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">code complet de ce projet sur GitHub<\/a>.<\/p>\n<h2>R\u00e9sum\u00e9<\/h2>\n<p>Vous disposez maintenant d&rsquo;une API OCR auto-h\u00e9berg\u00e9e fonctionnelle que vous pouvez personnaliser \u00e0 votre guise ! Cette API peut extraire du texte \u00e0 partir d&rsquo;images, fournissant un outil pr\u00e9cieux pour l&rsquo;extraction de donn\u00e9es, la num\u00e9risation de documents et d&rsquo;autres applications.<\/p>\n<p>En continuant \u00e0 d\u00e9velopper et \u00e0 affiner votre API OCR, envisagez d&rsquo;explorer des fonctionnalit\u00e9s avanc\u00e9es telles que la prise en charge de plusieurs langues, les techniques de pr\u00e9traitement des images et l&rsquo;int\u00e9gration avec des services de stockage dans le cloud pour le stockage et l&rsquo;acc\u00e8s aux images.<\/p>\n<p><em>Quelle est, selon vous, la fonctionnalit\u00e9 indispensable \u00e0 une API d&rsquo;OCR auto-h\u00e9berg\u00e9e ? Faites-le nous savoir dans les commentaires ci-dessous !<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&rsquo;extraction de texte \u00e0 partir d&rsquo;images est depuis longtemps un probl\u00e8me populaire dans le domaine du g\u00e9nie logiciel. La reconnaissance optique de caract\u00e8res (Optical Caracter Recongintion &#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":238,"featured_media":75394,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kinsta_gated_content":false,"_kinsta_gated_content_redirect":"","footnotes":""},"tags":[],"topic":[1003],"class_list":["post-75393","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","topic-python"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v24.6 (Yoast SEO v24.6) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Comment cr\u00e9er votre propre API OCR en Python - Kinsta\u00ae<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Apprenez les techniques essentielles, du traitement de l&#039;image \u00e0 l&#039;extraction de texte, et lib\u00e9rez le potentiel de la technologie OCR. 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