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23
utils/image_preparer.py Normal file
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@ -0,0 +1,23 @@
from PIL import Image, ImageOps
from pathlib import Path
BICUBIC = Image.Resampling.BICUBIC # Nouvelle façon d'accéder à BICUBIC
def prepare_image_for_llama_vision(input_path: str, output_path: str, size=(672, 672)) -> str:
from PIL import ImageOps, Image
img = Image.open(input_path)
if img.mode != "RGB":
img = img.convert("RGB")
# Redimensionne en conservant le ratio
img.thumbnail(size, Image.Resampling.BICUBIC)
# Ajoute du padding pour obtenir exactement 672x672
padded_img = Image.new("RGB", size, (255, 255, 255)) # fond blanc
offset = ((size[0] - img.width) // 2, (size[1] - img.height) // 2)
padded_img.paste(img, offset)
padded_img.save(output_path, format="PNG", optimize=True)
return output_path

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@ -1,30 +1,58 @@
import json
from pathlib import Path
# Emplacement du dictionnaire JSON
DICT_PATH = Path(__file__).parent / "ocr_clean_dict.json"
# 🧩 Dictionnaires disponibles (clés = profils activables)
CLEAN_DICT_FILES = {
"ocr": "ocr_clean_dict.json",
"translation": "translation_clean_dict.json",
"hallucination": "hallucination_filter.json"
}
def load_cleaning_dict(path=DICT_PATH):
"""Charge le dictionnaire de nettoyage depuis un fichier JSON."""
# 📁 Chemin racine de tous les dictionnaires
BASE_PATH = Path(__file__).parent
def load_cleaning_dict(path):
"""Charge un dictionnaire de nettoyage JSON."""
if not path.exists():
return {}
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
return json.load(f)
def load_multiple_dicts(active_keys):
"""Charge et fusionne plusieurs dictionnaires selon les profils sélectionnés."""
merged_dict = {}
for key in active_keys:
filename = CLEAN_DICT_FILES.get(key)
if filename:
path = BASE_PATH / filename
data = load_cleaning_dict(path)
merged_dict.update(data)
return merged_dict
def clean_ocr_text(text, cleaning_dict=None):
"""
Applique les corrections du dictionnaire à un texte OCR ou traduit.
"""
"""Applique les corrections dun dictionnaire sur un texte."""
if cleaning_dict is None:
cleaning_dict = load_cleaning_dict()
return text
for wrong, correct in cleaning_dict.items():
text = text.replace(wrong, correct)
return text
def add_to_cleaning_dict(wrong, correct, path=DICT_PATH):
def clean_text_with_profiles(text, active_profiles=("ocr",)):
"""
Ajoute une nouvelle paire d'erreur/correction au dictionnaire.
Nettoie un texte avec un ou plusieurs profils activés.
Profils possibles : "ocr", "translation", "hallucination"
"""
cleaning_dict = load_multiple_dicts(active_profiles)
return clean_ocr_text(text, cleaning_dict)
def add_to_cleaning_dict(wrong, correct, profile="ocr"):
"""
Ajoute une paire (erreur, correction) à un dictionnaire spécifique.
"""
filename = CLEAN_DICT_FILES.get(profile)
if not filename:
raise ValueError(f"Profil inconnu : {profile}")
path = BASE_PATH / filename
data = load_cleaning_dict(path)
data[wrong] = correct
with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:

125
utils/ocr_preprocessor.py Normal file
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@ -0,0 +1,125 @@
# ocr_preprocessor.py
import os
from PIL import Image, ImageEnhance
import cv2
import numpy as np
import time
# === 🎛️ PROFILS DE TRAITEMENT D'IMAGE OCR ===
PREPROCESSING_PROFILES = {
"default": {
"resize_min_dim": 1000, # 📏 Si largeur/hauteur < 1000px, image agrandie proportionnellement
"enhance_contrast": True, # 🔆 Active l'amélioration du contraste
"contrast_factor": 1.2, # >1 = plus contrasté, typique : 1.2 à 1.8
"enhance_sharpness": False, # 💥 Active la netteté
"sharpness_factor": 1.0, # >1 = plus net, typique : 1.2 à 2.0
"apply_denoising": False, # 🚿 Réduction de bruit
"denoise_strength": {
"h": 0, # 0 à 15 : intensité du lissage luminance
"hColor": 0, # 0 à 15 : lissage chroma
"templateWindowSize": 7, # Taille du patch à comparer (typiquement 7)
"searchWindowSize": 21 # Zone autour du patch pour recherche (typiquement 21)
},
"invert_colors": False, # ↕️ Inversion si texte clair sur fond sombre
"apply_clahe": False, # 📈 Égalisation du contraste local (utile en cas de zones très sombres/claires)
"save_debug_output": True,
"debug_output_dir": "debug_ocr_preprocessed"
},
"aggressive": {
"resize_min_dim": 1400,
"enhance_contrast": True,
"contrast_factor": 1.8,
"enhance_sharpness": True,
"sharpness_factor": 1.5,
"apply_denoising": True,
"denoise_strength": {
"h": 10,
"hColor": 10,
"templateWindowSize": 7,
"searchWindowSize": 21
},
"invert_colors": False,
"apply_clahe": False,
"save_debug_output": True,
"debug_output_dir": "debug_ocr_preprocessed"
},
"document": {
"resize_min_dim": 1100,
"enhance_contrast": True,
"contrast_factor": 1.2,
"enhance_sharpness": False,
"sharpness_factor": 1.0,
"apply_denoising": False,
"denoise_strength": {"h": 0, "hColor": 0, "templateWindowSize": 7, "searchWindowSize": 21},
"invert_colors": False,
"apply_clahe": False,
"save_debug_output": True,
"debug_output_dir": "debug_ocr_preprocessed"
}
}
def preprocess_image(image_path: str, **settings) -> Image.Image:
img = Image.open(image_path).convert("RGB")
base_name = os.path.basename(image_path)
debug_dir = settings.get("debug_output_dir", "debug_ocr_preprocessed")
os.makedirs(debug_dir, exist_ok=True)
# Redimensionnement
if settings.get("resize_min_dim", 0) > 0:
width, height = img.size
min_dim = min(width, height)
if min_dim < settings["resize_min_dim"]:
scale = settings["resize_min_dim"] / min_dim
new_size = (int(width * scale), int(height * scale))
img = img.resize(new_size, Image.Resampling.BICUBIC)
# Contraste
if settings.get("enhance_contrast", False):
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
img = enhancer.enhance(settings.get("contrast_factor", 1.5))
# Netteté
if settings.get("enhance_sharpness", False):
enhancer = ImageEnhance.Sharpness(img)
img = enhancer.enhance(settings.get("sharpness_factor", 1.5))
# Convert to OpenCV image
img_cv = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
# Débruitage
if settings.get("apply_denoising", False):
strength = settings.get("denoise_strength", {})
img_cv = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(
img_cv,
None,
h=strength.get("h", 10),
hColor=strength.get("hColor", 10),
templateWindowSize=strength.get("templateWindowSize", 7),
searchWindowSize=strength.get("searchWindowSize", 21)
)
# CLAHE
if settings.get("apply_clahe", False):
lab = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2LAB)
l, a, b = cv2.split(lab)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
cl = clahe.apply(l)
img_cv = cv2.merge((cl, a, b))
img_cv = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_LAB2BGR)
# Inversion
if settings.get("invert_colors", False):
img_cv = cv2.bitwise_not(img_cv)
# Sauvegarde image prétraitée (debug)
if settings.get("save_debug_output", False):
debug_path = os.path.join(debug_dir, f"optimized_{base_name}")
cv2.imwrite(debug_path, img_cv)
return Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2RGB))
def preprocess_image_with_profile(image_path: str, profile_name="default") -> Image.Image:
settings = PREPROCESSING_PROFILES[profile_name]
return preprocess_image(image_path, **settings)

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CWUALICCOAN AAATÉRIAI IY -CAVEREC QI IR
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= CAMBOUNET SUR LE SOR
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mn D mm mt
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colle im es Sf ht el
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© MH CHAUSSON MATERIAUX
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_—
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UNET SUR LE SC
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RLE
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MATERIAUX
_
E
UNET SUR LE
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«À CAMBOUNET SUR LE SOR
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R LE
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Cc
~~
Qiraud.brg-lab.com/BRG-LAB/PAGE_programmeEssai/zE4 AAHDVNGQAA
| BAGLAB CD Béton C2 Foumates Labo © Masse
V1 Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
EE
Victor
Echantilion n° 25-00075 récephonné le 02/04/7025 par BOLLEE Victor - prélevé le 02/04/2025 par BOLLEE Victor, n° prélèvement 25-00075
Matériau Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
NREGISTRER
WPROMER
2025
IRE GIRAUD
xr les statistiques
A
impossible de trouver l'adresse (P du serveur de zk1.brg-lab.com

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@ -0,0 +1,25 @@
| BAGLAB CD Béton C2 Foumates Labo © Masse
V1 Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
EE
toe
Echantilion n° 25-00075 récephonné le 02/04/7025 par BOLLEE Victor - prélevé le 02/04/2025 par BOLLEE Victor, n° prélèvement 25-00075
Matériau Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
NREGISTRER
WPROMER
2025
IRE GIRAUD
ur les statistiques
A
impossible de trouver l'adresse (P du serveur de zk1.brg-lab.com

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@ -0,0 +1,8 @@
Echantillon n° 25-00075 réceptonné le 02/04/7025 par BOLLEE Victor - prélevt le 02/04/2025 par BOLLEE Victor, n° prélèvement : 25-00075
Motériou Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
© PORTFOUO || ~ OBSERVATIONS
A
impossible de trouver l'adresse (P du serveur de zk1.brg-lab.com

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@ -0,0 +1,14 @@
C +5 girsud.brg-lab.com/BRG-LAB/PAGE_programmeEssai/zE4 AAHDVNGQAA
| BAGLAB CD Béton C2 Foumates Labo © Masse
V1 Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
Echantillon n° 25-00075 réceptonné le 02/04/7025 par BOLLEE Victor - prélevt le 02/04/2025 par BOLLEE Victor, n° prélèvement : 25-00075
Motériou Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
© PORTFOUO || ~ OBSERVATIONS
A
impossible de trouver l'adresse (P du serveur de zk1.brg-lab.com

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@ -0,0 +1,13 @@
C 3 girsud.brg-lab.com/BRG-LAB/PAGE_programmeEssai/zE4 AAHBVNGOAA
| BAGLAB CD Béton C2 Foumates Labo © Masse
“Te :1 Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
pe ME Echantilion n° 25-00075 réceptionné le 02/04/7025 par BOLLEE Victor - prélevé le 02/04/2025 par BOLLEE Victor, n° prélèvement : 25-0007
dé Matériau Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
NREGISTRER
WAPROMER
=
IRE GIRAUD
xr les statistiques
se [essa
CRE
impossible de trouver Fadresse (P du serveur de zk1.brg-lab.com

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@ -0,0 +1,41 @@
c
J
BAGLAB CD Béton C2 Foumsseurlado © Masse
FAT :1 Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
Echantilion n°25-00075 réceptionné le 02/04/7025 par BOLLÉE Victor - prélevé le 02/04/2025 por BOLLEE Victor, n° prélèvement : 25-0075
£E Victor
Motériou Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
[v ESSAI
[w MATERIEL IE PORTFOUO IE OBSERVATIONS
| [y smo | [¥ ristomoue
12
NREGISTRER
MAPRIMIER
de l'essai
2025
(RE GIRAUD
pur les statistiques
lessai
A
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@ -0,0 +1,35 @@
BAGLAS CD Béton C2 Foumsseurlado © Masse
FAT :1 Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
Echantilion n°25-00075 réceptionné le 02/04/7025 par BOLLÉE Victor - prélevé le 02/04/2025 por BOLLEE Victor, n° prélèvement : 25-0075
£E Victor
Motériou Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
[v ESSAI
[w MATERIEL IE PORTFOUO IE OBSERVATIONS
| [y smo | [¥ ristomoue
12
NREGISTRER
MAPRIMIER
de l'essai
2025
(RE GIRAUD
pur les statistiques
lessai
A
Impossible de trouver l'adeesse (P du serveur de zk1.brg-lab.com.

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@ -0,0 +1,8 @@
Echantilion n°25-00075 réceptionné le 02/04/7025 par BOLLÉE Victor - prélevé le 02/04/2025 por BOLLEE Victor, n° prélèvement : 25-0075
Motériou Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
[M Essai [vate |[rortrouo |[vosservanoxs |[vswo|[vristomaur |
A
Impossible de trouver l'adresse (P du serveur de zk1.brg-lab.com.

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@ -0,0 +1,12 @@
C +5 girsud.brg-tab.com/BRG-LAB/PAGE_programmetssai/zE4 AAHDVNGQ)AA
BAGLAB CD Béton C2 Foumsseurlado © Masse
Echantilion n°25-00075 réceptionné le 02/04/7025 par BOLLÉE Victor - prélevé le 02/04/2025 por BOLLEE Victor, n° prélèvement : 25-0075
Motériou Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
[M Essai [vate |[rortrouo |[vosservanoxs |[vswo|[vristomaur |
A
Impossible de trouver l'adresse (P du serveur de zk1.brg-lab.com.

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@ -0,0 +1,15 @@
C +5 giraud.brg-tab.com/BRG-LAB/PAGE_programmetssai/zE4 AAHBVNGOAA
BAGLAB CD Béton C2 Foumsseurlado © Masse
“Tey WY: Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
AMM Echantition n7 25-00075 réceptionn le 02/04/2028 par BOLLEE Victor - prifevd le 02/04/2025 por BOLLE Victor n° pedlbvement : 2500078
Es Matériau Sable 0/20 CARFIERE ADCEG
[MV essai [mama ][ rorrrouo |[vosservanons —_|[vswo |[v misromoue
NREGISTRER
WP REIMER
de l'essai
=
(RE GIRAUD
our les statistiques
Le l'essai
fons
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@ -0,0 +1,45 @@
=
c
Qiraud.brg-lab.com/BRG-LAB/PAGE_programmeEssai/zE4 AAHDVNGOAA
) BAGLAB C9 Béton C9 Fouméseu labo © Massa
a ¥-4 Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
£E Victor
Echantilion n” 25-00075 réceptionné le 02/04/2028 par BOLLÉE Victor - prélevé le 02/04/2025 por BOLLEE Victor, n° prélbvement : 2500078
Matériau Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
V HISTORIQUE
12
[wv Essai [v marée | [¥ Por Uo |[~ oBseRvanions
[ez
]
NREGISTRER
MPRMER
ie l'essai
2025
(RE GIRAUD
les statistiques
lessai
A
impossible de trouver adresse IP du serveur de zk1.brg-lab.com.

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@ -0,0 +1,37 @@
BAGLAB C9 Béton C9 Fouméseu labo © Masse
a ¥-4 Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
£E Victor
Echantilion n” 25-00075 réceptionné le 02/04/2028 par BOLLÉE Victor - prélevé le 02/04/2025 por BOLLEE Victor, n° prélbvement : 2500078
Matériau Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
V HISTORIQUE
12
[wv Essai [v marée | [¥ Por Uo |[~ oBseRvanions
[ez
]
NREGISTRER
MPRMER
ie l'essai
2025
(RE GIRAUD
les statistiques
lessai
A
impossible de trouver adresse IP du serveur de zk1.brg-lab.com.

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@ -0,0 +1,10 @@
Echantilion n° 25-00075 réceptionné le 02/04/2025 par BOLLEE Victor - prélevé le 02/04/2025 por BOLLEE Victor, n° prélèvement : 25-0007
Matériau Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
[v Essai [vmateme |[vrortrouo |[wosservanons |[wsmo|[vristomout |
£E Victor
A
impossible de trouver adresse IP du serveur de zk1.brg-lab.com.

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@ -0,0 +1,19 @@
C 5 girsud.brg-lab.com/BRG-LAB/PAGE_progtammetssai/zE4 AAHDVNGOAA
BAGLAS CD Béton CD Fouméstew labo SS Massa
a ¥-4 Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
Echantilion n° 25-00075 réceptionné le 02/04/2025 par BOLLEE Victor - prélevé le 02/04/2025 por BOLLEE Victor, n° prélèvement : 25-0007
Matériau Sable 0/2 C - CARRIERE ADCEG
[v Essai [vmateme |[vrortrouo |[wosservanons |[wsmo|[vristomout |
£E Victor
les statistiques
Se l'essai
A
impossible de trouver adresse IP du serveur de zk1.brg-lab.com.

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@ -0,0 +1,15 @@
C +5 giraud.brg-lab.com/BRG-LAB/PAGE_programmetssai/zE4 AAHDVNGOAA
BAGLAS CD Béton CD Fouméstew labo SS Massa
“1c WV: Essai au bleu de méthylène (MB) - NF EN 933-9 (02-2022)
; ~ Echantilion "25-0075 niceptionné te 02/04/7025 par BOLLEE Victor - prélevé Le 02/04/2025 por BOLLEE Victor, n° prélèvement : 25-00075
Even Motédiou Sable 0/2C- CARRIERE ADCEG
[MEssai [marine ] [M Porrrouo [M OBSERVATIONS [sw] [M HistomauE
NREGISTRER
WAP ROMER
de fessai
=
IRE GIRAUD
les statistiques
Se l'essai
pints
impossible de trouver adresse IP du serveur de zk1.brg-lab.com.

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@ -0,0 +1,49 @@
v
Apache Tomcat
x
+
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Cc A
o—
—-o
zk1.brg-lab.com
oo
Demo
Devmat
oo
@ Andre
@ Base modèle
It works !
If you're seeing this page via a web browser, it means you've setup Tomcat successfully. Congratulations!
This is the default Tomcat home page. It can be found on the local filesystem at: /var/lib/tomcat7/webapps/ROOT/index.html
Tomcat? veterans might be pleased to learn that this system instance of Tomcat is installed with CATALINA HOME in /usr/share/tomcat7 and CATALINA BASE in /var/lib/tomcat7, following the rules from /usr/share/doc/tomcat7-common/RUNNING. txt. gz.
You might consider installing the following packages, 1f you haven't already done so:
tomcat7-docs: This package installs a web application that allows to browse the Tomcat 7 documentation locally. Once installed, you can access it by clicking
tomcat7-examples: This package installs a web application that allows to access the Tomcat 7 Servlet and JSP examples. Once installed, you can access it by clicking
tomcat7-admin: This package installs two web applications that can help managing this Tomcat instance. Once installed, you can access the
and the
NOTE: For security reasons, using the manager webapp is restricted to users with role "manager-gui". The host-manager webapp is restricted to users with role "admin-gui". Users are defined in /etc/tomcat7/tomcat-users. xml.

Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More