semvec/pypi-packages huggingface dataset:
pdf-llm-tools 0.0.4
A family of LLM-enhanced PDF utilities
Requires Python: >=3.8
Keywords: llm, pdf

# pdf-llm-tools [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/pdf-llm-tools)](https://pypi.org/project/pdf-llm-tools/)

`pdf-llm-tools` is a family of AI PDF utilities:

- `pdfllm-titler` renames a PDF with metadata parsed from the filename and
  contents. In particular it renames it as `YEAR-AUTHOR-TITLE.pdf`.
- (todo) `pdfllm-toccer` adds a bookmark structure parsed from the detected
  contents table of the PDF.

We currently use poppler/[pdftotext](https://github.com/jalan/pdftotext) for
layout-preserving text extraction and PyMuPDF to update outlines. OpenAI's
`gpt-4o-mini` is hardcoded as the LLM backend. The program requires an OpenAI
API key via option, envvar, or manual input.

## Installation

```
pip install pdf-llm-tools
```

## Usage

These utilities require all PDFs to have a correct OCR layer. Run something like
[OCRmyPDF](https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF) if needed.

### titler

```
pdfllm titler a.pdf b.pdf c.pdf
pdfllm titler --last-page 8 d.pdf
```

See `--help` for full details.

## Development

This project is made with [Hatch](https://hatch.pypa.io/dev/).

- Build: `hatch build`
- Test: `hatch run test:test_all [--openai-api-key KEY]`
  - The test system has the same API key handling as the main progam. The key
    must be given either as an option in the `hatch run` invocation (which takes
    precedence) or as the envvar `OPENAI_API_KEY`.
ubigeoai 0.1
Libreria que automatiza la ubicacion espacial de los Bounding Boxes

# UbiGeoAI


Serie de funciones que permiten al usuario ubicar espacialmente los Bounding Boxes a partir de archivos georreferenciados (ráster) generando de esta manera, archivos en formato shapefile. Lo que permite hacer análisis en Sistemas de Información Geográfica (SIG).

Si quieres conocer mas de nuestro trabajo visita los siguientes enlaces de LinkedIn:

- https://mx.linkedin.com/in/brayan-murillo-guti%C3%A9rrez-76a2a7281?original_referer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F

- https://mx.linkedin.com/in/hugo-luis-rojas-villalobos-5918661a4?original_referer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F

- https://mx.linkedin.com/in/mario-i-uc-c-b85056122

## Instalación

## Creación de carpetas dentro de la ruta donde se implemente la librería  

De manera automática, la librería creará carpetas esenciales para su funcionamiento. Estas carpetas se encontrarán en la dirección del código donde se ejecute la librería. NOTA IMPORTANTE: cada vez que se ejecute la librería se deben de respaldar los resultados ya que estos serán borrados de manera permanente. Las carpetas que se crearán serán las siguientes:

- Predict

- Predict_jpg

- Resultados

- runs  

## Parámetros esenciales de la librería  

- path_raster = ruta del archivo ráster donde se harán las detecciones    

- path_model = ruta del archivo PyTorch generado obtenido mediante Yolo OBB 

- confidence = el valor de confidencia

- output_name = el nombre que se les asignará a los resultados obtenidos

- img_div = tamaño de las matrices generadas a partir de la división del ráster de entrada

## Archivos que se obtienen después de la ejecución de la librería 

Dentro de la carpeta de resultados, tendremos dos resultados. El primero de ellos es un archivo GeoJSON y el otro es un archivo Shapefile.

<img src="Figuras/Resultados 1.png?raw=true" alt="Ejemplo de salida" style="max-width: 500px;">

## Ubicación geográfica de los Bounding Boxes

Los shapefile que se obtienen pueden ser visualizados en un SIG y se pueden hacer análisis con ellos, por ejemplo, análisis de densidad.

<img src="Figuras/Resultados2.png?raw=true" alt="Ejemplo de salida" style="max-width: 500px;">

## Ejemplo de utilización de la librería:
<pre># Se importa la librería 
from ubigeoai import GeoUbicacion
GeoUbicacion(path_raster='Mapa.tif', path_model='best.pt', confidence=0.2, output_name='Deteccion.shp', img_div=540)
</pre>

## Salida

<img src="Resultados3.png?raw=true" alt="Ejemplo de salida" style="max-width: 500px;">
csdn-mzh 0.4
这里是包的简短描述

# 项目名称

这是一个简短的项目描述。

## 更新日志

如果你想查看详细的更新历史，请访问 [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md)。

## 安装

说明如何安装项目...

## 使用

说明如何使用项目...