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": , आप ये कर सकते हैं:
- आपके द्वारा परीक्षण किए जा रहे कोड स्निपेट और PDF पर चैट करें
- क्विक एडेप्टर जेनरेट करें (उदाहरण के लिए, हेडर नॉर्मलाइज़र, regex टेम्पलेट)
- डैशबोर्ड बनाने से पहले पार्सिंग परिणामों को समराइज़ करें और विसंगतियों को स्पॉट करें
यह OmniParser का विकल्प नहीं है—लेकिन यह आपके पाइपलाइन को प्रोटोटाइप, डीबग और डॉक्यूमेंट करते समय एक शक्तिशाली साथी है।
---
## एक्शन प्लान: ट्यूटोरियल को प्रोडक्शन विन में बदलें
- अपने उच्चतम-प्रभाव वाले दस्तावेज़ों के साथ एलाइन किए गए 3 ट्यूटोरियल चुनें।
- एक छोटा वैलिडेशन सूट (10–20 डॉक्स) बनाएं और प्रत्येक बदलाव के बाद इसे चलाएं।
- कम-कॉन्फिडेंस फील्ड के लिए एक रिव्यू कतार जोड़ें; रेज़ोल्यूशन टाइम मापें।
- सामान्यीकरण नियम और एज केस लॉग करें; उन्हें टेम्प्लेट में कन्वर्ट करें।
- ड्रिफ्ट और रिग्रेशन को पकड़ने के लिए मासिक बेंचमार्क शेड्यूल करें।
---
## मुख्य बातें
- सर्वश्रेष्ठ OmniParser ट्यूटोरियल कोड, ह्यूरिस्टिक और प्रोडक्शन चिंताओं को जोड़ते हैं।
- छोटे से शुरू करें (क्विकस्टार्ट), फिर गहराई में जाएँ (टेबल, लेआउट, वैलिडेशन)।
- प्रीप्रोसेसिंग और बाउंडिंग बॉक्स मैसी स्कैन पर सटीकता में काफी सुधार करते हैं।
- प्रोडक्टीनाइज़िंग का मतलब है कैशिंग, बैचिंग, रीट्राई और मापने योग्य क्वालिटी।
- [Sider.AI](https://sider.ai) जैसा एक लाइटवेट AI असिस्टेंट प्रयोग और डॉक्यूमेंटेशन को गति दे सकता है।
---
## परिशिष्ट: स्टार्टर रेपो स्ट्रक्चर (वैकल्पिक)
```text
omniparser-starter/
├─ app/
│ ├─ api.py
│ ├─ workers.py
│ └─ validators.py
├─ notebooks/
│ ├─ 01_quickstart.ipynb
│ ├─ 02_tables.ipynb
│ └─ 03_preprocessing.ipynb
├─ samples/
│ ├─ invoice.pdf
│ ├─ receipt.jpg
│ └─ statement.pdf
├─ outputs/
└─ .cache/