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+## App: Escrito-Claro
+## Por: Ruben Durango
+
+# Importaciones
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM
+import torch
+import numpy as np
+
+# Cargar modelo y procesador
+ocr_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/Florence-2-large", trust_remote_code=True)
+ocr_processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/Florence-2-large", trust_remote_code=True)
+
+# Función para ejecutar el OCR
+def run_ocr(task_prompt, image):
+    # Asegurarse de que la imagen es un objeto PIL
+    if isinstance(image, np.ndarray):
+        image = Image.fromarray(image)
+    
+    prompt = task_prompt
+    inputs = ocr_processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")
+    generated_ids = ocr_model.generate(
+        input_ids=inputs["input_ids"],
+        pixel_values=inputs["pixel_values"],
+        max_new_tokens=1024,
+        num_beams=3
+    )
+    generated_text = ocr_processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]
+    parsed_answer = ocr_processor.post_process_generation(generated_text, task=task_prompt, image_size=(image.width, image.height))
+    return parsed_answer['<OCR>']
+
+# Función para ser llamada en Gradio
+def process_image(image):
+    ocr_text = run_ocr("<OCR>", image)
+    return ocr_text
+
+# Interfaz princital
+with gr.Blocks(theme='bethecloud/storj_theme') as demo:
+    gr.Markdown("<center><h1>🤓 Escrito-Claro</h1><br><h3>OCR con Florence-2</h3></center>")
+    gr.Markdown("Con **EscritoClaro**, convierte tus notas manuscritas en texto digital de forma rápida y precisa, utilizando el modelo Florence-2 de Microsoft.Esta aplicación extrae el texto de tus documentos con buena precisión. Simplemente sube una imagen y deja que EscritoClaro haga el resto.")
+    
+    # Botón de Procesado
+    submit_btn = gr.Button(value="Procesar ⚙️")
+    
+    with gr.Row():
+        # Entradas 
+        with gr.Column():
+            image = gr.Image(label="Imagen de entrada")
+        
+        # Salidas
+        with gr.Column():
+            ocr_text = gr.Textbox(label="Texto OCR", placeholder="Texto extraído")
+    
+    submit_btn.click(fn=process_image, inputs=image, outputs=ocr_text)  
+demo.launch()

requirements.txt

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+gradio
+Pillow
+torch
+numpy
+transformers