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8.7 KiB
Python
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Python
"""
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Belegscanner - KI-Dokumentenanalyse
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Python Flask Web App mit CORS-Unterstützung und Poweron Design
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"""
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from flask import Flask, render_template, request, jsonify
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from flask_cors import CORS
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import requests
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import base64
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import json
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import re
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import io
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# PDF Support
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try:
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import fitz # PyMuPDF
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PDF_SUPPORT = True
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except ImportError:
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PDF_SUPPORT = False
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print("WARNUNG: PyMuPDF nicht installiert. PDF-Support deaktiviert.")
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print("Installieren mit: pip install pymupdf")
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app = Flask(__name__)
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CORS(app) # CORS für alle Routen aktivieren
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# ============================================================================
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# PDF Helper Functions
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# ============================================================================
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def _extractImagesFromPdf(pdfBytes, maxPages=5):
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"""
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Extrahiert Bilder aus einem PDF.
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Gibt eine Liste von Base64-kodierten Bildern zurück.
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"""
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if not PDF_SUPPORT:
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raise Exception("PDF-Support nicht verfügbar. Bitte PyMuPDF installieren.")
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images = []
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# PDF öffnen
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doc = fitz.open(stream=pdfBytes, filetype="pdf")
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# Anzahl der Seiten begrenzen
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numPages = min(len(doc), maxPages)
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for pageNum in range(numPages):
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page = doc[pageNum]
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# Seite als Bild rendern (höhere Auflösung für bessere OCR)
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mat = fitz.Matrix(2.0, 2.0) # 2x Zoom für bessere Qualität
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pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
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# In PNG konvertieren
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imgBytes = pix.tobytes("png")
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imgBase64 = base64.b64encode(imgBytes).decode('utf-8')
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images.append({
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'page': pageNum + 1,
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'base64': imgBase64,
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'width': pix.width,
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'height': pix.height
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})
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doc.close()
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return images
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def _renderPdfPageAsImage(pdfBytes, pageNum=0, zoom=2.0):
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"""
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Rendert eine einzelne PDF-Seite als Bild.
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"""
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if not PDF_SUPPORT:
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raise Exception("PDF-Support nicht verfügbar.")
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doc = fitz.open(stream=pdfBytes, filetype="pdf")
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if pageNum >= len(doc):
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pageNum = len(doc) - 1
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page = doc[pageNum]
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mat = fitz.Matrix(zoom, zoom)
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pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
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imgBytes = pix.tobytes("png")
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imgBase64 = base64.b64encode(imgBytes).decode('utf-8')
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result = {
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|
'base64': imgBase64,
|
|
'width': pix.width,
|
|
'height': pix.height,
|
|
'page': pageNum + 1,
|
|
'totalPages': len(doc)
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|
}
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|
doc.close()
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return result
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# ============================================================================
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# Routes
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# ============================================================================
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@app.route('/')
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def _index():
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"""Hauptseite mit dem Belegscanner UI"""
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return render_template('index.html')
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@app.route('/api/analyze', methods=['POST'])
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def _analyzeDocument():
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"""
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Analysiert ein Dokument mit Ollama Vision API
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Erwartet: { imageBase64, prompt, ollamaUrl, modelName }
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|
"""
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try:
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data = request.get_json()
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|
imageBase64 = data.get('imageBase64')
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|
prompt = data.get('prompt')
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|
ollamaUrl = data.get('ollamaUrl', 'http://localhost:11434')
|
|
modelName = data.get('modelName', 'qwen2.5vl:72b')
|
|
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if not imageBase64:
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|
return jsonify({'error': 'Kein Bild übermittelt'}), 400
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|
if not prompt:
|
|
return jsonify({'error': 'Kein Prompt übermittelt'}), 400
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# Ollama API aufrufen (Timeout: 60 Minuten für grosse Modelle)
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response = requests.post(
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f'{ollamaUrl}/api/generate',
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json={
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'model': modelName,
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|
'prompt': prompt,
|
|
'images': [imageBase64],
|
|
'stream': False
|
|
},
|
|
timeout=3600 # 60 Minuten
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)
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if response.status_code == 404:
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return jsonify({
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|
'error': f'Modell "{modelName}" nicht gefunden. Bitte installieren Sie es mit: ollama pull {modelName}'
|
|
}), 404
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|
|
if response.status_code != 200:
|
|
return jsonify({
|
|
'error': f'Ollama API Fehler: {response.status_code} - {response.text[:200]}'
|
|
}), response.status_code
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responseData = response.json()
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responseText = responseData.get('response', '')
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# JSON aus der Antwort extrahieren
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jsonMatch = re.search(r'\{[\s\S]*\}', responseText)
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|
if not jsonMatch:
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return jsonify({
|
|
'error': 'Keine JSON-Daten in der Antwort gefunden',
|
|
'rawResponse': responseText
|
|
}), 400
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extractedData = json.loads(jsonMatch.group())
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|
return jsonify({
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'success': True,
|
|
'data': extractedData,
|
|
'rawResponse': responseText
|
|
})
|
|
|
|
except requests.exceptions.Timeout:
|
|
return jsonify({'error': 'Zeitüberschreitung bei der Ollama API'}), 504
|
|
except requests.exceptions.ConnectionError:
|
|
return jsonify({'error': 'Verbindung zu Ollama fehlgeschlagen. Ist Ollama gestartet?'}), 503
|
|
except json.JSONDecodeError as e:
|
|
return jsonify({'error': f'JSON Parse-Fehler: {str(e)}'}), 400
|
|
except Exception as e:
|
|
return jsonify({'error': f'Unerwarteter Fehler: {str(e)}'}), 500
|
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|
@app.route('/api/health', methods=['GET'])
|
|
def _healthCheck():
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|
"""Health Check Endpoint"""
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return jsonify({'status': 'ok', 'service': 'belegscanner', 'pdfSupport': PDF_SUPPORT})
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|
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@app.route('/api/pdf/extract', methods=['POST'])
|
|
def _extractPdfImages():
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|
"""
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|
Extrahiert Bilder aus einem PDF.
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Erwartet: { pdfBase64, page (optional, default: alle) }
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|
"""
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if not PDF_SUPPORT:
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|
return jsonify({
|
|
'error': 'PDF-Support nicht verfügbar. Bitte PyMuPDF installieren: pip install pymupdf'
|
|
}), 501
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|
|
try:
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data = request.get_json()
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|
pdfBase64 = data.get('pdfBase64')
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|
pageNum = data.get('page') # Optional: spezifische Seite
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|
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|
if not pdfBase64:
|
|
return jsonify({'error': 'Kein PDF übermittelt'}), 400
|
|
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|
# Base64 dekodieren
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pdfBytes = base64.b64decode(pdfBase64)
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|
if pageNum is not None:
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|
# Einzelne Seite extrahieren
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result = _renderPdfPageAsImage(pdfBytes, pageNum - 1) # 0-basiert
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|
return jsonify({
|
|
'success': True,
|
|
'image': result
|
|
})
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|
else:
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|
# Alle Seiten extrahieren (max 5)
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images = _extractImagesFromPdf(pdfBytes, maxPages=5)
|
|
return jsonify({
|
|
'success': True,
|
|
'images': images,
|
|
'totalExtracted': len(images)
|
|
})
|
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|
|
except Exception as e:
|
|
return jsonify({'error': f'PDF-Verarbeitungsfehler: {str(e)}'}), 500
|
|
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|
|
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@app.route('/api/ollama/status', methods=['GET'])
|
|
def _ollamaStatus():
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|
"""Prüft ob Ollama erreichbar ist und listet verfügbare Modelle"""
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ollamaUrl = request.args.get('url', 'http://localhost:11434')
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try:
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|
# Prüfe ob Ollama läuft
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response = requests.get(f'{ollamaUrl}/api/tags', timeout=5)
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|
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|
if response.status_code != 200:
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|
return jsonify({
|
|
'connected': False,
|
|
'error': f'Ollama antwortet mit Status {response.status_code}'
|
|
})
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data = response.json()
|
|
models = [m.get('name', '') for m in data.get('models', [])]
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|
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|
# Filtere Vision-Modelle (enthalten oft 'vision', 'vl', 'llava' im Namen)
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|
visionModels = [m for m in models if any(x in m.lower() for x in ['vision', 'vl', 'llava', 'bakllava'])]
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|
|
|
return jsonify({
|
|
'connected': True,
|
|
'models': models,
|
|
'visionModels': visionModels,
|
|
'totalModels': len(models)
|
|
})
|
|
|
|
except requests.exceptions.ConnectionError:
|
|
return jsonify({
|
|
'connected': False,
|
|
'error': 'Keine Verbindung zu Ollama. Ist Ollama gestartet?'
|
|
})
|
|
except Exception as e:
|
|
return jsonify({
|
|
'connected': False,
|
|
'error': str(e)
|
|
})
|
|
|
|
|
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# ============================================================================
|
|
# Main
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# ============================================================================
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|
if __name__ == '__main__':
|
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print("\n" + "="*60)
|
|
print(" Belegscanner - KI-Dokumentenanalyse")
|
|
print(" Powered by Poweron")
|
|
print("="*60)
|
|
print("\n Server läuft auf: http://localhost:5000")
|
|
print(" CORS ist aktiviert für alle Origins")
|
|
print("\n Drücke Ctrl+C zum Beenden")
|
|
print("="*60 + "\n")
|
|
|
|
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
|