#!/usr/bin/env python3 """ PEPC V2 - Gemini ile Tam Otomatik PDF Çeviri Koordinat çıkarma + Çeviri tek API çağrısında """ import fitz import json import base64 import google.generativeai as genai # API Ayarı GEMINI_API_KEY = "AIzaSyCkYVKLxWDPNbQZr0-HM0nlSneEeM9KMjs" PROMPT = """Bu teknik doküman sayfasını analiz et ve çevir. GÖREV: 1. Sayfadaki TÜM metinleri bul (başlık, paragraf, tablo hücreleri) 2. Her metin için koordinat ve Türkçe çeviri ver KURALLAR: - Teknik terimler: engine=motor, pump=pompa, valve=valf, brake=fren, sensor=sensör, controller=kontrol ünitesi, actuator=aktüatör, displacement=deplasman, traction=çekiş - Hata kodları (111000, 111103 gibi) ve referansları (T2-2, T/M) ÇEVİRME - min⁻¹ veya min-1 = dev/dk olarak çevir - Section, Group gibi başlıkları çevirme (SECTION 5 TROUBLESHOOTING aynen kalsın) - "-" işaretini çevirme ÇIKTI FORMATI (sadece JSON, başka bir şey yazma): { "items": [ { "original": "orijinal İngilizce metin", "turkish": "Türkçe çeviri", "bbox_percent": [x0, y0, x1, y1] } ] } bbox_percent: Sayfa boyutuna göre yüzde (0-100). Örnek: Sol üst köşe [0,0], sağ alt köşe [100,100] ÖNEMLİ: - Tablo hücrelerini AYRI AYRI listele (her hücre ayrı item) - Boş hücreleri ve "-" olan hücreleri ATLAMA - Sadece anlamlı metin içeren öğeleri listele""" def pdf_page_to_image(pdf_path: str, page_num: int = 0, dpi: int = 150) -> bytes: """PDF sayfasını PNG'ye çevir""" doc = fitz.open(pdf_path) page = doc[page_num] mat = fitz.Matrix(dpi/72, dpi/72) pix = page.get_pixmap(matrix=mat) img_bytes = pix.tobytes("png") doc.close() return img_bytes def extract_and_translate(image_bytes: bytes) -> dict: """Gemini ile koordinat çıkar ve çevir""" genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY) model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash') # Base64 encode img_base64 = base64.b64encode(image_bytes).decode() response = model.generate_content([ {"mime_type": "image/png", "data": img_base64}, PROMPT ]) # JSON parse text = response.text # Debug: Raw response'u kaydet with open("/tmp/gemini_raw_response.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(text) print(f" → Raw response kaydedildi: /tmp/gemini_raw_response.txt") try: # Markdown içinde JSON varsa çıkar if "```json" in text: json_str = text.split("```json")[1].split("```")[0].strip() elif "```" in text: json_str = text.split("```")[1].split("```")[0].strip() else: json_str = text.strip() # Escape karakterleri düzelt json_str = json_str.replace('\\"', '"').replace('\\n', ' ') return json.loads(json_str) except Exception as e: print(f" ⚠️ JSON parse hatası: {e}") print(f" İlk 500 karakter:\n{text[:500]}") return {"items": []} def apply_translations(pdf_path: str, translations: dict, output_path: str, page_num: int = 0): """Çevirileri PDF'e uygula""" doc = fitz.open(pdf_path) page = doc[page_num] page_width = page.rect.width page_height = page.rect.height font_path = "/usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSans.ttf" applied = 0 for item in translations.get("items", []): original = item.get("original", "") turkish = item.get("turkish", "") bbox_pct = item.get("bbox_percent", []) # Çeviri yoksa veya aynıysa atla if not turkish or turkish == original: continue # Başlıkları atla (Section, Group) if "SECTION" in original or "Group" in original: continue if len(bbox_pct) != 4: continue # Yüzdeyi piksele çevir x0 = bbox_pct[0] * page_width / 100 y0 = bbox_pct[1] * page_height / 100 x1 = bbox_pct[2] * page_width / 100 y1 = bbox_pct[3] * page_height / 100 # Maskeleme rect = fitz.Rect(x0, y0, x1, y1) page.draw_rect(rect, color=(1, 1, 1), fill=(1, 1, 1)) # Font boyutunu hesapla box_height = y1 - y0 box_width = x1 - x0 # Satır sayısına göre font boyutu text_len = len(turkish) chars_per_line = max(10, int(box_width / 5)) lines_needed = max(1, (text_len // chars_per_line) + 1) fontsize = min(10, max(6, (box_height / lines_needed) - 2)) # Metni yaz text_rect = fitz.Rect(x0 + 2, y0 + 1, x1 - 2, y1 - 1) page.insert_textbox( text_rect, turkish, fontsize=fontsize, fontname="dejavu", fontfile=font_path, color=(0.14, 0.14, 0.14), align=fitz.TEXT_ALIGN_LEFT ) applied += 1 doc.save(output_path) doc.close() return applied def translate_pdf_page(input_path: str, output_path: str, page_num: int = 0): """Tek sayfayı çevir - Ana fonksiyon""" print(f"📄 Sayfa işleniyor: {input_path} (sayfa {page_num + 1})") # 1. PDF'i görüntüye çevir print(" → Görüntü oluşturuluyor...") img_bytes = pdf_page_to_image(input_path, page_num) # 2. Gemini ile analiz et ve çevir print(" → Gemini API çağrılıyor...") translations = extract_and_translate(img_bytes) item_count = len(translations.get("items", [])) print(f" → {item_count} metin öğesi bulundu") # 3. Çevirileri PDF'e yaz print(" → PDF'e yazılıyor...") applied = apply_translations(input_path, translations, output_path, page_num) print(f"✅ Tamamlandı! {applied} öğe çevrildi") print(f" Çıktı: {output_path}") return translations def translate_full_pdf(input_path: str, output_path: str): """Tüm PDF'i çevir (çok sayfalı)""" doc = fitz.open(input_path) total_pages = len(doc) doc.close() print(f"📚 Toplam {total_pages} sayfa işlenecek\n") # Her sayfayı ayrı işle ve birleştir temp_docs = [] for page_num in range(total_pages): temp_output = f"/tmp/page_{page_num}_tr.pdf" translate_pdf_page(input_path, temp_output, page_num) temp_docs.append(temp_output) print() # Birleştir result = fitz.open() for temp_path in temp_docs: temp_doc = fitz.open(temp_path) result.insert_pdf(temp_doc) temp_doc.close() result.save(output_path) result.close() print(f"\n🎉 Tüm PDF çevrildi: {output_path}") # Test if __name__ == "__main__": input_pdf = "/var/www/html/PEPCVSON/public/katalog/api/output/ZW140-5B_sayfa_315.pdf" output_pdf = "/var/www/html/PEPCVSON/public/katalog/api/output/ZW140-5B_sayfa_315_GEMINI.pdf" result = translate_pdf_page(input_pdf, output_pdf) # Debug: İlk 5 çeviriyi göster print("\n📋 Örnek çeviriler:") for item in result.get("items", [])[:5]: print(f" EN: {item.get('original', '')[:50]}...") print(f" TR: {item.get('turkish', '')[:50]}...") print()