from omniparser import OmniParser
parser = OmniParser(language="en")
result = parser.parse("./samples/invoice.pdf")
print(result.to_json(indent=2))

result.save_json("./outputs/invoice.json")

parser = OmniParser(language="en", ocr_model="tesseract", detect_rotation=True)

result = parser.parse("./samples/invoice.pdf", extract_tables=True)
for table in result.tables:
df = table.to_dataframe
print(df.head)

header_map = {
"item": , můžete:
- Chatovat o úryvcích kódu a PDF, které testujete
- Generovat rychlé adaptéry (např. normalizátory záhlaví, regex šablony)
- Sumarizovat výsledky analýzy a odhalit anomálie před sestavením dashboardů
Není to náhrada za OmniParser – ale je to výkonný společník při prototypování, ladění a dokumentování vašeho pipeline.
---
## Akční plán: Proměňte tutoriály ve vítězství v produkci
- Vyberte si 3 tutoriály, které odpovídají vašim dokumentům s největším dopadem.
- Vytvořte malou validační sadu (10–20 dokumentů) a spusťte ji po každé změně.
- Přidejte frontu pro kontrolu polí s nízkou spolehlivostí; změřte dobu řešení.
- Zaznamenávejte normalizační pravidla a okrajové případy; převeďte je do šablon.
- Naplánujte si měsíční benchmark pro zachycení driftu a regresí.
---
## Klíčové poznatky
- Nejlepší tutoriály OmniParser kombinují kód, heuristiky a produkční aspekty.
- Začněte v malém (Quickstart), poté jděte do hloubky (Tabulky, Rozvržení, Validace).
- Předběžné zpracování a ohraničující rámečky dramaticky zlepšují přesnost u chaotických skenů.
- Produkční nasazení znamená caching, dávkování, opakování a měřitelnou kvalitu.
- Lehký AI asistent jako [Sider.AI](https://sider.ai) může urychlit experimentování a dokumentaci.
---
## Příloha: Struktura Starter Repo (volitelné)
`text`
omniparser-starter/
├─ app/
│ ├─ api.py
│ ├─ workers.py
│ └─ validators.py
├─ notebooks/
│ ├─ 01_quickstart.ipynb
│ ├─ 02_tables.ipynb
│ └─ 03_preprocessing.ipynb
<a43>├─ samples/</a34><a44>│ ├─ invoice.pdf</a35><a45>│ ├─ receipt.jpg</a36><a46>│ └─ statement.pdf</a37><a47>├─ outputs/</a38><a48>└─ .cache/</a39>