Сложное визуальное понимание: Работа с диаграммами и рукописным текстом

35 минут Урок 8

Введение: За пределами простого распознавания

Добро пожаловать во второй модуль нашего курса. Если на предыдущих уроках мы обсуждали, как модель «видит» объекты (это кошка, это машина), то сегодня мы займемся гораздо более сложной когнитивной задачей: пониманием связей, логики и скрытого смысла в визуальных данных.

Человеческий мозг обрабатывает визуальную информацию не просто как набор пикселей, а как семантическую карту. Когда вы смотрите на блок-схему, вы не просто видите прямоугольники и стрелки; вы видите процесс, алгоритм или иерархию. Когда вы читаете неразборчивую записку врача, вы используете контекст медицины, чтобы расшифровать каракули. Gemini 3, благодаря своей нативной мультимодальной архитектуре, способна имитировать этот процесс.

В этом уроке мы сосредоточимся на двух сложнейших аспектах компьютерного зрения:

  • Анализ диаграмм и схем: Преобразование визуальной логики в структурированные данные или код.
  • Распознавание рукописного текста (HTR): Работа с почерком, сложными шрифтами и смешанными заметками (текст + рисунки).

Часть 1: Феномен рукописного текста и контекстуальное чтение

Долгое время задача распознавания текста (OCR) решалась специализированными узкими моделями. Они работали по принципу «символ за символом». Однако этот подход часто терпел неудачу с рукописным текстом, где границы символов размыты, а стиль написания уникален для каждого человека.

В чем преимущество Gemini 3?
Модель не просто пытается сопоставить форму буквы с шаблоном. Она читает словами и предложениями, используя свои огромные лингвистические знания для предсказания наиболее вероятного слова, даже если оно написано крайне неразборчиво. Это называется семантическим сглаживанием.

Например, если в тексте рецепта написано «200 гр. м...ки», а слово «муки» написано неразборчиво, модель поймет, что это «мука», а не «мухи», основываясь на контексте кулинарии. Это фундаментальное отличие от классического OCR.

Ключевые сценарии использования:

  • Оцифровка архивов: Работа с историческими документами, где чернила выцвели, а бумага пожелтела.
  • Education Tech: Проверка рукописных решений студентов (математика, физика).
  • Бизнес-процессы: Обработка фотографий с белых досок (whiteboards) после совещаний.

python 
import google.generativeai as genai
from PIL import Image

# Настройка клиента (предполагаем, что API ключ уже в окружении)
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# Используем модель, оптимизированную для сложного визуального анализа
# В контексте Gemini 3 мы выбираем версию Pro или Ultra для максимальной точности
model = genai.GenerativeModel('gemini-3-pro-vision')

def transcribe_handwritten_note(image_path):
    """
    Функция для транскрипции сложного рукописного текста
    с сохранением форматирования.
    """
    img = Image.open(image_path)
    
    # Промпт играет решающую роль. Мы просим не только распознать,
    # но и исправить очевидные ошибки, если контекст это позволяет,
    # или пометить непонятные места.
    prompt = """
    Проанализируй это изображение рукописной заметки.
    Твоя задача:
    1. Транскрибируй текст максимально точно.
    2. Сохрани оригинальное форматирование (списки, отступы).
    3. Если слово написано неразборчиво, используй контекст предложения для его восстановления.
    4. Если на изображении есть небольшие зарисовки, опиши их в квадратных скобках [рисунок: ...].
    """
    
    response = model.generate_content([prompt, img])
    return response.text

# Пример использования
# result = transcribe_handwritten_note('meeting_notes_sketch.jpg')
# print(result)

Часть 2: От пикселей к коду — работа с диаграммами

Если текст линеен, то диаграммы — это двумерная структура данных. Главная сложность здесь заключается в понимании топологии: кто с кем связан, каково направление потока и что означают различные формы узлов.

Представьте, что вы скармливаете модели фотографию архитектуры базы данных, нарисованную на салфетке. Gemini 3 должна выполнить следующие когнитивные операции:

  1. Детекция объектов: Найти все прямоугольники (таблицы) и подписи к ним.
  2. Анализ связей: Проследить линии, соединяющие таблицы, распознать типы стрелок (один-к-одному, один-ко-многим).
  3. Синтез структуры: Понять, что перед ней именно ER-диаграмма, а не карта метро.
  4. Генерация вывода: Преобразовать это понимание в SQL-код или JSON-схему.

Это открывает возможности для Rapid Prototyping. Разработчики могут нарисовать интерфейс или схему БД от руки, сфотографировать её и получить готовый каркас кода через несколько секунд.

python 
import json

def diagram_to_system_design(image_path):
    """
    Преобразует изображение архитектурной диаграммы в техническое описание JSON.
    """
    img = Image.open(image_path)
    
    # Используем технику Chain-of-Thought в промпте для визуальных задач
    prompt = """
    Ты - старший системный архитектор. Посмотри на эту диаграмму облачной инфраструктуры.
    
    Действуй пошагово:
    1. Идентифицируй все компоненты (узлы), изображенные на схеме (серверы, базы данных, балансировщики).
    2. Определи связи между ними (кто к кому обращается).
    3. Распознай протоколы, если они подписаны (HTTP, gRPC, SQL).
    
    Верни ответ ТОЛЬКО в формате JSON следующей структуры:
    {
      "components": [{"id":Str, "type":Str, "label":Str}],
      "connections": [{"from":Str, "to":Str, "type":Str}]
    }
    """
    
    # Настройка generation_config для гарантии валидного JSON
    generation_config = {
        "response_mime_type": "application/json"
    }
    
    response = model.generate_content(
        [prompt, img],
        generation_config=generation_config
    )
    
    return json.loads(response.text)

# Этот код позволяет автоматизировать документирование архитектуры
# просто загружая скриншоты из Miro или Draw.io

Часть 3: Математика, формулы и научная нотация

Особый класс задач — это научные тексты. Рукописные формулы часто содержат греческие буквы, индексы, знаки интегралов и матрицы. Традиционные OCR системы здесь практически бессильны из-за нелинейности записи (например, дроби).

Gemini 3 демонстрирует впечатляющие способности в преобразовании изображений формул в формат LaTeX. Это критически важно для исследователей и студентов, оцифровывающих конспекты.

Совет по промптингу: При работе с математикой всегда указывайте модели, в каком формате вы хотите получить результат (LaTeX, MathML или Python code для вычисления).

Также стоит отметить феномен визуального рассуждения (Visual Reasoning). Вы можете показать модели изображение геометрической задачи (треугольник с указанными углами) и попросить найти неизвестную переменную. Модель не просто "считает" текст, она поймет геометрические свойства фигуры, изображенной на картинке.

Упражнение

Задание: «Из блокнота в приложение»<br><br>Представьте, что вы на встрече с клиентом. Клиент нарисовал на листе бумаги структуру простого веб-сайта: шапка с логотипом, меню из трех пунктов, блок 'О нас' и подвал с контактами. Сбоку он приписал: 'Цвета должны быть пастельными, шрифт крупный'.<br><br>Ваша задача: Написать промпт (текстовую инструкцию) для Gemini, который примет на вход фото этого рисунка и выдаст готовый HTML/CSS код.

Ограничения и лучшие практики

Несмотря на мощь технологии, важно помнить о нюансах:

  • Разрешение имеет значение: Для мелкого рукописного текста или плотных диаграмм убедитесь, что изображение имеет достаточное разрешение (хотя бы 1024px по меньшей стороне). Если текст размыт для человеческого глаза, модели тоже будет сложно.
  • Ориентация: Gemini достаточно устойчива к поворотам, но для диаграмм со сложной топологией лучше подавать изображение в правильной ориентации.
  • Галлюцинации: Иногда модель может «увидеть» текст там, где есть случайные штрихи или узоры (парейдолия). Всегда проверяйте критически важные данные (цифры, ID).
  • Конфиденциальность: Будьте осторожны при загрузке фото белых досок из офиса — на них могут быть конфиденциальные данные, которые модель считает и обработает.

Вопрос

Вы разрабатываете приложение для автоматического решения геометрических задач по фотографии. Какое свойство Gemini 3 является ключевым для успеха этого проекта?

Заключение

Мы научились работать с Gemini 3 как с инструментом, который обладает «глазами» и «мозгом» одновременно. Переход от простого OCR к полноценному визуальному пониманию открывает двери для создания приложений нового класса: от автоматических кодировщиков интерфейсов до умных помощников для ученых.

В следующем уроке мы углубимся в работу с видеопотоком и разберем, как анализировать динамические сцены во времени.

Предыдущий урок Следующий урок