Создание нейросети для написания конспектов лекций по фотографиям слайдов - это достаточно сложная задача, которая включает в себя несколько этапов: предобработка изображений, распознавание текста (OCR), извлечение ключевых пунктов и составление текста на основе этих пунктов. Ниже приведён пример кода, который иллюстрирует, как можно реализовать первую часть этой задачи на Python с использованием библиотек Pillow для работы с изображениями и pytesseract для распознавания текста.

# Нейросеть для написания конспектов лекций по фотографиям слайдов

## Установка необходимых библиотек

Убедитесь, что у вас установлены следующие библиотеки:

```bash
pip install Pillow pytesseract

Также вам нужно установить Tesseract OCR на вашу систему.

Код

from PIL import Image
import pytesseract

# Функция для распознавания текста на изображении
def extract_text_from_slide(image_path):
    # Открываем изображение
    img = Image.open(image_path)

    # Используем Tesseract для распознавания текста
    text = pytesseract.image_to_string(img)

    return text

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    # Путь к изображению слайда
    slide_image_path = 'path_to_your_slide_image.jpg'
    
    # Извлечение текста
    extracted_text = extract_text_from_slide(slide_image_path)

    # Вывод результата
    print("Извлечённый текст:")
    print(extracted_text)

Обработка текста

После того как текст будет извлечён, можно использовать дополнительные библиотеки, такие как nltk или spaCy, для извлечения ключевых пунктов и составления конспекта.

Пример кода для обработки текста

import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from collections import Counter

# Функция для извлечения ключевых слов
def extract_keywords(text):
    # Токенизация текста на предложения
    sentences = sent_tokenize(text)

    # Получение частоты слов
    words = nltk.word_tokenize(text.lower())
    word_freq = Counter(words)
    
    # Извлечение наиболее частых слов
    most_common = word_freq.most_common(5)  # например, 5 самых частых слов
    return most_common

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    keywords = extract_keywords(extracted_text)
    print("Ключевые слова:")
    print(keywords)

Заключение

В данном примере показан базовый подход к извлечению текста из слайдов. Для создания полноценной нейросети, которая будет писать конспекты на основе этого текста, потребуется использовать методы машинного обучения, такие как обучение на больших датасетах с аннотированными конспектами, что выходит за рамки простого примера.

Это базовая структура для вашего проекта. Вам потребуется опыт в нейронных сетях и текстовой обработке для развертывания полноценного решения.