Español: Este proyecto y/o repositorio, al igual que todos los demás, está liberado bajo la licencia AGPL. Para más información, visita este enlace: README.
English This project and/or repository, like all others, is released under the AGPL license. For more information, please visit this link: README.
Bienvenidos al repositorio llm-ocr, un compendio de herramientas diseñadas para facilitar la segmentación, análisis y extracción de información textual de imágenes mediante técnicas de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres), utilizando tanto métodos tradicionales como de Aprendizaje Automático (Machine Learning).
La misión de llm-ocr es brindar soluciones accesibles y eficientes para transformar el contenido visual en datos estructurados y manipulables, promoviendo así una mayor integración de la información y facilitando su análisis y procesamiento automatizado.
Dentro del repositorio, encontrarás una serie de proyectos específicos, cada uno enfocado en distintas necesidades y escenarios de OCR:
Ubicado en la carpeta scrutari_ocularis, este proyecto se enfoca en la segmentación y análisis de documentos para la obtención de datos precisos a través de OCR. Ideal para el procesamiento de formularios, tablas y cualquier tipo de documento estructurado donde se requiera extraer información textual.
Si estás interesado por mas, por favor revisa Scrutari Ocularis.
- Segmentación avanzada de celdas y tablas.
- Análisis de contenido mediante técnicas de OCR tradicional.
- Incorporación de modelos de Machine Learning para la mejora continua en la detección y reconocimiento de caracteres.
// Describe aquí otros proyectos contenidos en el repositorio con un formato similar al de Scrutari Ocularis.
Instrucciones detalladas sobre cómo utilizar y contribuir a cada uno de los proyectos se encuentran en sus respectivas carpetas y documentación.
Invitamos a la comunidad a colaborar con llm-ocr, ya sea mediante la mejora de código existente, la sugerencia de nuevas funcionalidades o la creación de proyectos relacionados. Cualquier contribución que ayude a alcanzar nuestra misión es bienvenida.
Si estás interesado en contribuir a este proyecto, por favor revisa Cómo contribuir.
Este proyecto está bajo la Licencia AGPL - vea el archivo LICENSE para más detalles.
Para preguntas o colaboraciones, por favor abre un issue en este repositorio o contacta a los mantenedores directamente.
Agradecemos tu interés y apoyo al proyecto llm-ocr. Juntos, podemos hacer que el OCR sea más accesible y potente para todos.