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import streamlit as st | |
from LogCustomizado import LogCustomizado as logc | |
from Inferencia import Inferencia | |
from PIL import Image | |
from PromptDocumento import PromptDocumento | |
st.set_page_config(page_title="CADIN - Cadastro Inteligente") | |
st.title("CADIN - Cadastro Inteligente") | |
arquivos_upload = st.file_uploader( | |
label="Adicione todos os documentos que estão em formato de imagens.", | |
type=["jpg", "jpeg", "png", "pdf"], | |
accept_multiple_files=True, | |
help="O arquitvo PDF precisa ser uma imagem" | |
) | |
inferencia = Inferencia() | |
if arquivos_upload is not None: | |
logc.gerar_log(mensagem_log="INICIANDO PROCESSO DE LEITURA DOS DADOS DOS DOCUMENTOS") | |
for arquivo in arquivos_upload: | |
st.write(arquivo.name) | |
st.image(arquivo) | |
imagem_convertida = Image.open(arquivo) | |
prompt_analisa_tipo_documento = PromptDocumento.selecionar_tipo_documento() | |
dados_imagem = inferencia.extrair_dados_imagem( | |
prompt_analisa_tipo_documento, | |
imagem_convertida | |
) | |
st.write(dados_imagem) | |
print(dados_imagem) | |
logc.gerar_log(mensagem_log=f"DEFININDO TIPO DE DOCUMENTO: {dados_imagem}") | |
dados_imagem_dict = Inferencia.string_para_dicionario(dados_imagem) | |
print(dados_imagem_dict["tipo_documento"]) | |
if dados_imagem_dict["tipo_documento"] == "CNH": | |
dados_cnh = inferencia.extrair_dados_imagem( | |
PromptDocumento.cnh(), | |
imagem_convertida | |
) | |
logc.gerar_log(mensagem_log=f"DADOS CNH: {dados_cnh}") | |
logc.gerar_log(mensagem_log=f"ARQUIVO PROCESSADO: {arquivo.name}") | |
logc.gerar_log(mensagem_log=f"FIM DO PROCESSAMENTO\n\n\n") | |