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": , je kunt:
- Chatten over code snippets en PDF's die je aan het testen bent
- Snel adapters genereren (bijv. header normalizers, regex templates)
- Parsing resultaten samenvatten en anomalieën opsporen voordat je dashboards bouwt
Het is geen vervanging voor OmniParser—maar het is een krachtige metgezel terwijl je je pipeline prototypeert, debugt en documenteert.
---
## Actieplan: Zet Tutorials om in Productie Overwinningen
- Kies 3 tutorials die aansluiten bij je documenten met de grootste impact.
- Maak een kleine validatiesuite (10–20 documenten) en voer deze uit na elke wijziging.
- Voeg een review queue toe voor low-confidence fields; meet de resolutietijd.
- Log normalisatie regels en edge cases; zet ze om in templates.
- Plan een maandelijkse benchmark om drift en regressies op te vangen.
---
## Belangrijkste Takeaways
- De beste OmniParser tutorials combineren code, heuristiek en productie overwegingen.
- Begin klein (Quickstart), ga dan diep (Tabellen, Layout, Validatie).
- Preprocessing en bounding boxes verbeteren de nauwkeurigheid op rommelige scans aanzienlijk.
- Produceren betekent caching, batching, retries en meetbare kwaliteit.
- Een lichtgewicht AI assistent zoals [Sider.AI](https://sider.ai) kan experimenteren en documentatie versnellen.
---
## Appendix: Starter Repo Structuur (Optioneel)
```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/