Table Extractor

Service FastAPI d'extraction de tableaux depuis des images, via morphologie mathématique OpenCV.
Conçu pour tourner sur Raspberry Pi 4 (ARM64) — aucun modèle IA lourd.

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Stack

Composant	Rôle
FastAPI	API REST
OpenCV headless	Détection de tableau (kernels morphologiques)
Uvicorn	Serveur ASGI
Docker + Compose	Packaging & déploiement (compatible Portainer)

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Lancement rapide

# Build + start
docker compose up --build

# Test rapide
curl -X POST http://localhost:8000/extract \
  -F "file=@mon_tableau.png"

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Endpoint

POST /extract

Body : multipart/form-data avec un champ file (image PNG/JPEG).

Réponse 200 :

{
  "rows": 3,
  "cols": 4,
  "cells": [
    [
      {"x": 10, "y": 10, "width": 120, "height": 40},
      ...
    ],
    ...
  ]
}

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Algorithme (processing.py)

1. Binarisation adaptative — robuste aux variations d'éclairage.
2. Kernel horizontal (MORPH_RECT w//30 × 1) → isole les lignes H.
3. Kernel vertical (MORPH_RECT 1 × h//30) → isole les lignes V.
4. Fusion + dilatation → grille complète.
5. Contours (findContours RETR_TREE) → bounding boxes des cellules.
6. Clustering par centre Y/X → attribution row/col.

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Développement (Hot-Reload)

Le volume Docker monte ./app dans le container.
Toute modification de app/*.py rechargée automatiquement par Uvicorn (--reload).

docker compose up   # pas besoin de --build à chaque changement

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Structure

.
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py         # FastAPI + endpoint /extract
│   └── processing.py   # Pipeline OpenCV
├── docker/
│   └── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── pyproject.toml
└── README.md