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": , آپ کر سکتے ہیں:
- کوڈ اسنیپٹس اور پی ڈی ایف جن کی آپ جانچ کر رہے ہیں ان پر بات چیت کریں
- فوری اڈاپٹر بنائیں (مثلاً، ہیڈر نارملائزر، ریجیکس ٹیمپلیٹس)
- پارسنگ کے نتائج کا خلاصہ کریں اور ڈیش بورڈ بنانے سے پہلے بے ضابطگیوں کی نشاندہی کریں
یہ OmniParser کا متبادل نہیں ہے—لیکن یہ آپ کی پائپ لائن کو پروٹوٹائپ، ڈیبگ اور دستاویز کرنے کے دوران ایک طاقتور ساتھی ہے۔
---
## ایکشن پلان: ٹیوٹوریلز کو پروڈکشن میں کامیابیوں میں تبدیل کریں
- اپنے سب سے زیادہ اثر انگیز دستاویزات کے مطابق 3 ٹیوٹوریلز منتخب کریں۔
- ایک چھوٹا توثیقی سویٹ (10-20 دستاویزات) بنائیں اور ہر تبدیلی کے بعد اسے چلائیں۔
- کم اعتماد والے فیلڈز کے لیے ایک جائزہ قطار شامل کریں۔ ریزولیوشن کے وقت کی پیمائش کریں۔
- نارملائزیشن کے قواعد اور ایج کیسز کو لاگ کریں۔ انہیں ٹیمپلیٹس میں تبدیل کریں۔
- ڈرفٹ اور رجریشن کو پکڑنے کے لیے ماہانہ بینچ مارک شیڈول کریں۔
---
## کلیدی نکات
- بہترین OmniParser ٹیوٹوریلز کوڈ، ہیورسٹکس اور پروڈکشن کے خدشات کو یکجا کرتے ہیں۔
- چھوٹے پیمانے پر شروع کریں (کوئیک اسٹارٹ)، پھر گہرائی میں جائیں (ٹیبلز، لے آؤٹ، توثیق)۔
- پری پروسیسنگ اور باؤنڈنگ باکسز گندے سکینز پر درستگی کو ڈرامائی طور پر بہتر بناتے ہیں۔
- پروڈکشنائزنگ کا مطلب ہے کیشنگ، بیچنگ، دوبارہ کوششیں اور قابل پیمائش معیار۔
- ایک ہلکا پھلکا AI اسسٹنٹ جیسے [Sider.AI](https://sider.ai) تجربات اور دستاویزات کو تیز کر سکتا ہے۔
---
## ضمیمہ: سٹارٹر ریپو اسٹرکچر (اختیاری)
```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/