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- Frontend v4 accessible sur réseau local (192.168.1.40) - Ports ouverts: 3002 (frontend), 5001 (backend), 5004 (dashboard) - Ollama GPU fonctionnel - Self-healing interactif - Dashboard confiance Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# Quick Start - Détection UI Hybride
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## Installation
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### 1. Installer Ollama
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```bash
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# Linux
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curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
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# macOS
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brew install ollama
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```
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### 2. Démarrer Ollama
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```bash
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ollama serve
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```
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### 3. Télécharger le modèle VLM
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```bash
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ollama pull qwen3-vl:8b
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```
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## Utilisation
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### Test Rapide
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```bash
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./rpa_vision_v3/test_quick.sh
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```
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### Utilisation Programmatique
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```python
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from rpa_vision_v3.core.detection import create_detector
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# Créer le détecteur
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detector = create_detector()
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# Détecter les éléments
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elements = detector.detect("screenshot.png")
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# Utiliser les résultats
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for elem in elements:
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print(f"{elem.type:15s} | {elem.role:20s} | {elem.label}")
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```
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### Exemple Complet
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```python
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from rpa_vision_v3.core.detection import UIDetector, DetectionConfig
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# Configuration personnalisée
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config = DetectionConfig(
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vlm_model="qwen3-vl:8b",
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confidence_threshold=0.7,
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min_region_size=10,
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max_region_size=600,
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use_vlm_classification=True
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)
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# Créer le détecteur
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detector = UIDetector(config)
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# Détecter
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elements = detector.detect("screenshot.png", window_context={
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"title": "My Application",
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"process": "myapp"
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})
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# Filtrer par type
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buttons = [e for e in elements if e.type == "button"]
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text_inputs = [e for e in elements if e.type == "text_input"]
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print(f"Trouvé {len(buttons)} boutons et {len(text_inputs)} champs de texte")
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```
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## Tests Disponibles
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```bash
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# Test complet avec validation
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python3 rpa_vision_v3/examples/test_complete_real.py
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# Test hybride basique
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python3 rpa_vision_v3/examples/test_hybrid_detection.py screenshot.png
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# Test VLM simple
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python3 rpa_vision_v3/examples/test_real_vlm_detection.py
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```
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## Performance
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- **Détection OpenCV:** ~10ms
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- **Classification VLM:** ~1-2s par élément
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- **Total:** ~30-60s pour 20-50 éléments
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## Types d'Éléments Détectés
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- `button` - Boutons
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- `text_input` - Champs de texte
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- `checkbox` - Cases à cocher
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- `radio` - Boutons radio
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- `dropdown` - Listes déroulantes
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- `tab` - Onglets
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- `link` - Liens
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- `icon` - Icônes
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- `menu_item` - Éléments de menu
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## Rôles Sémantiques
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- `primary_action` - Action principale
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- `cancel` - Annulation
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- `submit` - Soumission
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- `form_input` - Saisie de formulaire
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- `search_field` - Champ de recherche
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- `navigation` - Navigation
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- `settings` - Paramètres
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- `close` - Fermeture
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## Troubleshooting
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### Ollama non disponible
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```bash
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# Vérifier le service
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systemctl status ollama # Linux
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brew services list # macOS
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# Redémarrer
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ollama serve
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```
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### Modèle non trouvé
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```bash
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ollama list
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ollama pull qwen3-vl:8b
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```
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### Détection lente
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- Réduire `max_elements` dans la config
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- Utiliser un modèle plus rapide (granite3.2-vision:2b)
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- Augmenter `confidence_threshold` pour filtrer plus
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### Peu d'éléments détectés
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- Baisser `confidence_threshold` (ex: 0.5)
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- Réduire `min_region_size` (ex: 10)
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- Augmenter `max_region_size` (ex: 600)
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## Documentation
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- [Résumé d'implémentation](HYBRID_DETECTION_SUMMARY.md)
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- [Intégration Ollama](docs/OLLAMA_INTEGRATION.md)
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- [Architecture complète](docs/specs/design.md)
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## Support
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Pour plus d'aide, consultez les exemples dans `rpa_vision_v3/examples/`
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