Computer Vision Service

Servicio de análisis de imágenes y documentos utilizando Google Gemini y OpenCV.

Características

• Análisis de tickets para extraer fecha, token de facturación y categoría
• Análisis de documentos fiscales para extraer información del contribuyente
• Procesamiento de imágenes usando procesamiento local con OpenCV y pytesseract

Requisitos

• Python 3.9+
• Tesseract OCR instalado en el sistema
• API Key de Google Gemini

Instalación

1. Clonar el repositorio:

git clone <repositorio>
cd ComputerVisionService

2. Crear un entorno virtual:

python -m venv venv_cv
source venv_cv/bin/activate  # En Windows: venv_cv\Scripts\activate

3. Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

4. Configurar variables de entorno:

# Crear archivo .env con la siguiente información
GENAI_API_KEY=tu_api_key_aqui

Ejecución

Para iniciar el servidor:

python main.py

O usando directamente uvicorn:

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

El servidor estará disponible en http://localhost:8000 y la documentación en http://localhost:8000/docs

Endpoints

Tickets

• POST /api/v1/ticket/: Analiza un ticket usando Google Gemini
• POST /api/v1/ticket/manual: Analiza un ticket usando procesamiento local

Documentos Fiscales

• POST /api/v1/fiscal/: Analiza un documento fiscal para extraer información del contribuyente

Estructura del Proyecto

ComputerVisionService/
├── app/
│   ├── core/               # Configuración y utilidades
│   ├── models/             # Modelos Pydantic
│   ├── routers/            # Endpoints de la API
│   ├── services/           # Lógica de negocio
│   └── main.py             # Aplicación FastAPI
├── .env                    # Variables de entorno
├── main.py                 # Punto de entrada
└── requirements.txt        # Dependencias