{"id":49878787,"url":"https://github.com/mikhailvokhrameev/archive_vision","last_synced_at":"2026-05-15T13:13:41.846Z","repository":{"id":317746917,"uuid":"1063908464","full_name":"mikhailvokhrameev/archive_vision","owner":"mikhailvokhrameev","description":"A service for extracting and indexing archival document images","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-10-18T22:32:25.000Z","size":63275,"stargazers_count":3,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":0,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-10-19T08:51:27.179Z","etag":null,"topics":["computer-vision","ocr","ocr-recognition","trocr","web-service"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/mikhailvokhrameev.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2025-09-25T09:25:29.000Z","updated_at":"2025-10-02T20:52:45.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-10-02T20:35:22.853Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/mikhailvokhrameev/archive_vision","commit_stats":null,"previous_names":["mikhailvokhrameev/archive_vision"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/mikhailvokhrameev/archive_vision","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/mikhailvokhrameev%2Farchive_vision","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/mikhailvokhrameev%2Farchive_vision/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/mikhailvokhrameev%2Farchive_vision/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/mikhailvokhrameev%2Farchive_vision/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/mikhailvokhrameev","download_url":"https://codeload.github.com/mikhailvokhrameev/archive_vision/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/mikhailvokhrameev%2Farchive_vision/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":33067693,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-15T11:35:32.926Z","status":"ssl_error","status_checked_at":"2026-05-15T11:35:31.362Z","response_time":103,"last_error":"SSL_connect returned=1 errno=0 peeraddr=140.82.121.5:443 state=error: unexpected eof while reading","robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":false,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["computer-vision","ocr","ocr-recognition","trocr","web-service"],"created_at":"2026-05-15T13:13:37.827Z","updated_at":"2026-05-15T13:13:41.836Z","avatar_url":"https://github.com/mikhailvokhrameev.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Веб-сервис \"Archive Vision\"\n\nДанный репозиторий содержит исходный код веб‑сервиса для автоматизированной расшифровки архивных документов московских архивов, что способствует сохранению исторического наследия.\n\n\u003cdiv align=\"center\"\u003e\n\u003cimg src=\"https://github.com/user-attachments/assets/ddbb62d4-cbc2-423e-aafd-e95b3cb7c1b4\" width=\"600\"\u003e\u003cbr\u003e\n\u003cem\u003eГлавная страница\u003c/em\u003e\n\u003c/div\u003e\n\n---\n\n### Почему мы делали этот проект?\n\nНам было интересно поработать с современными моделями OCR, в частности **TrOCR**, произвести разметку датасета с архивными изображениями, а также получить опыт создания полноценного веб-сервиса с применением моделей ИИ.\n\n---\n\n### Используемые технологии:\n\nBackend \u0026 API\n\n* Python\n* FastAPI\n* Uvicorn\n* Pydantic\n\nMachine Learning \u0026 Data Science\n\n* PyTorch\n* Hugging Face Transformers\n* NumPy \u0026 SciPy\n* OpenCV \u0026 Pillow\n* pdf2image\n\nFrontend \u0026 Визуализация\n\n* Streamlit\n\nБаза Данных\n\n* PostgreSQL\n\n---\n\n### Установка и запуск с использованием Docker (рекомендуется)\n\n1. **Клонируйте репозиторий:**\n\n   ```bash\n   git clone https://github.com/mikhailvokhrameev/archive_vision.git\n   cd archive_vision\n   ```\n2. **Установите Docker в зависимости от вашей ОС:**\n\n   * Windows: Установите Docker Desktop по [официальной инструкции](https://docs.docker.com/desktop/setup/install/windows-install/).\n   * macOS: Установите Docker Desktop по [официальной инструкции](https://docs.docker.com/desktop/setup/install/mac-install/).\n   * Linux: Установите Docker Engine по [официальной инструкции](https://docs.docker.com/engine/install/).\n3. **Запустите docker-compose:**\n\n   **Важно:** Все команды должны запускаться из корневой папки проекта.\n\n   ```bash\n   docker-compose up --build # build and run\n   docker-compose up #run\n   ```\n\n   Чтобы открыть frontend нужно перейти по ссылке: http://localhost:8501/\n   \n---\n\n### Альтернативный вариант (без Docker):\n\nДля настройки среды проекта выполните следующее:\n\n1. **Клонируйте репозиторий:**\n\n   ```bash\n   git clone https://github.com/mikhailvokhrameev/archive_vision.git\n   cd archive_vision\n   ```\n2. **Создайте и активируйте виртуальное окружение (рекомендуется):**\n\n   ```bash\n   # Создание окружения\n   python3 -m venv venv\n\n   # Активация на macOS/Linux:\n   source venv/bin/activate\n\n   # Активация на Windows:\n   venv\\Scripts\\activate\n   ```\n3. **Установите зависимости:**\n\n   ```bash\n   pip install -r requirements.txt\n   ```\n\n#### **Запуск:**\n\n1. **Запуск backend**\n\n   Этот скрипт запускает backend по адресу http://127.0.0.1:8001.\n\n   ```bash\n   uvicorn main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8001\n   ```\n2. **Запуск frontend**\n\n   Этот скрипт запускает frontend по адресу http://127.0.0.1:8000. Для изменения порта или IP требуется добавить в переменные окружения в docker файле API_BASE_URL ссылку на сервер.\n\n   ```bash\n   streamlit run ./front/app.py\n   ```\n3. **Настройка БД**\n\n   В качестве базы данных используется PostgreSQL. Для связи backend и базы данных требуется создать файл .env в папке backend и добавить переменную:\n   `DATABASE_URL=\"postgresql://user:password@localhost:5432/db_name\"`\n4. **Работа с сервисом**\n\n   По умолчанию работа сервиса производится по адресу http://127.0.0.1:8501. Для загрузки и обработки документа требуется загрузить файл с изображением страницы документа через веб интерфейс.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fmikhailvokhrameev%2Farchive_vision","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fmikhailvokhrameev%2Farchive_vision","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fmikhailvokhrameev%2Farchive_vision/lists"}