Aplicativo desktop para processar fotos de etiquetas técnicas, corrigir a orientação e salvar cada imagem com o código identificado na própria etiqueta.
- Seleção de várias fotos pela interface.
- Correção automática de orientação.
- Extração do código da etiqueta com LlamaCloud.
- Renomeação padronizada das imagens.
- Prevenção de sobrescrita com
nome (2).jpg. - Controle de duplicatas por código durante o lote.
- Barra de progresso e contador de fotos processadas.
- Build para Windows com PyInstaller.
- Python 3.11+
- Tesseract OCR
- Chave da API da LlamaCloud
pip install -r requirements.txtCrie o arquivo .env a partir do exemplo:
copy .env.example .envPreencha:
LLAMA_CLOUD_API_KEY=sua_chave_aquiAbra a interface:
abrir_interface.batOu rode diretamente:
python interface.pyFluxo na interface:
- Selecione as fotos.
- Escolha a pasta de saída.
- Clique em
Processar. - Abra a pasta final em
Abrir resultado.
Também é possível executar o fluxo antigo por terminal:
python main.pyNesse modo, o projeto usa:
imagens/
rotacionadas/
renomeadas/
Instale as dependências de desenvolvimento:
pip install -r requirements-dev.txtGere o .exe:
build_exe.batSaída:
dist/StoneTag.exe
O build atual empacota o Tesseract local, o ícone do aplicativo e o .env da máquina usada no build.
Não distribua publicamente um
.exegerado com uma chave real de API embutida.
Para trocar o ícone:
assets/icone.svg
Depois rode:
python converter_png_para_ico.pyO build usa:
assets/icone.ico
StoneTag/
assets/
interface.py
main.py
renomeia_imagem.py
rotaciona_imagem.py
converter_png_para_ico.py
build_exe.bat
abrir_interface.bat
requirements.txt
requirements-dev.txt
.env.example
python -m py_compile interface.py main.py renomeia_imagem.py rotaciona_imagem.py converter_png_para_ico.py- Solicitar a chave da API na primeira execução.
- Salvar configuração local em
%APPDATA%\StoneTag. - Separar builds de teste e distribuição.
