rpa_vision_v3/QUICK_START.md

Quick Start - Détection UI Hybride

Installation

1. Installer Ollama

# Linux
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# macOS
brew install ollama

2. Démarrer Ollama

ollama serve

3. Télécharger le modèle VLM

ollama pull qwen3-vl:8b

Utilisation

Test Rapide

./rpa_vision_v3/test_quick.sh

Utilisation Programmatique

from rpa_vision_v3.core.detection import create_detector

# Créer le détecteur
detector = create_detector()

# Détecter les éléments
elements = detector.detect("screenshot.png")

# Utiliser les résultats
for elem in elements:
    print(f"{elem.type:15s} | {elem.role:20s} | {elem.label}")

Exemple Complet

from rpa_vision_v3.core.detection import UIDetector, DetectionConfig

# Configuration personnalisée
config = DetectionConfig(
    vlm_model="qwen3-vl:8b",
    confidence_threshold=0.7,
    min_region_size=10,
    max_region_size=600,
    use_vlm_classification=True
)

# Créer le détecteur
detector = UIDetector(config)

# Détecter
elements = detector.detect("screenshot.png", window_context={
    "title": "My Application",
    "process": "myapp"
})

# Filtrer par type
buttons = [e for e in elements if e.type == "button"]
text_inputs = [e for e in elements if e.type == "text_input"]

print(f"Trouvé {len(buttons)} boutons et {len(text_inputs)} champs de texte")

Tests Disponibles

# Test complet avec validation
python3 rpa_vision_v3/examples/test_complete_real.py

# Test hybride basique
python3 rpa_vision_v3/examples/test_hybrid_detection.py screenshot.png

# Test VLM simple
python3 rpa_vision_v3/examples/test_real_vlm_detection.py

Performance

• Détection OpenCV: ~10ms
• Classification VLM: ~1-2s par élément
• Total: ~30-60s pour 20-50 éléments

Types d'Éléments Détectés

• button - Boutons
• text_input - Champs de texte
• checkbox - Cases à cocher
• radio - Boutons radio
• dropdown - Listes déroulantes
• tab - Onglets
• link - Liens
• icon - Icônes
• menu_item - Éléments de menu

Rôles Sémantiques

• primary_action - Action principale
• cancel - Annulation
• submit - Soumission
• form_input - Saisie de formulaire
• search_field - Champ de recherche
• navigation - Navigation
• settings - Paramètres
• close - Fermeture

Troubleshooting

Ollama non disponible

# Vérifier le service
systemctl status ollama  # Linux
brew services list  # macOS

# Redémarrer
ollama serve

Modèle non trouvé

ollama list
ollama pull qwen3-vl:8b

Détection lente

• Réduire max_elements dans la config
• Utiliser un modèle plus rapide (granite3.2-vision:2b)
• Augmenter confidence_threshold pour filtrer plus

Peu d'éléments détectés

• Baisser confidence_threshold (ex: 0.5)
• Réduire min_region_size (ex: 10)
• Augmenter max_region_size (ex: 600)

Documentation

• Résumé d'implémentation
• Intégration Ollama
• Architecture complète

Support

Pour plus d'aide, consultez les exemples dans rpa_vision_v3/examples/