Este projeto é um aplicativo web que permite aos usuários fazer upload de uma imagem, extrair texto da imagem usando OCR (Optical Character Recognition) e converter o texto extraído em áudio usando a tecnologia de conversão de texto em fala (TTS).

Estrutura do Projeto

app.py: Código do servidor Flask com endpoints para fazer upload de imagens e recuperar arquivos de áudio.
main.py: Código do aplicativo Streamlit.
.gitignore: Especifica arquivos e diretórios a serem ignorados pelo Git.
requirements.txt: Lista as dependências necessárias para o projeto.
test/: Diretório contendo código de teste.

Pré-requisitos

Python 3.x
Pip (gerenciador de pacotes do Python)
Tesseract OCR

Instalação

Clone o repositório e navegue até o diretório do projeto:

git clone https://github.com/gu1lh3rm3s0rd1/conversor-de-texto.git
cd conversor-de-texto

Crie um ambiente virtual:

python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # Windows
source venv/bin/activate  # Unix ou MacOS

Instale as dependências do projeto:
```
pip install -r requirements.txt
```

Execução do App

Inicie o servidor Flask:
```
python app.py
```
O serviço vai estar disponível em http://localhost:5000.
Num segundo terminal, inicie o app do Streamlit:
```
streamlit run main.py
```
O serviço vai estar disponível em http://localhost:8501.

Como usar ?

Abra seu navegador e vá para http://localhost:8501 para acessar o aplicativo Streamlit.
Carregue um arquivo de imagem.
O aplicativo irá processar a imagem, extrair o texto, convertê-lo em áudio e disponibilizar um player para ser reproduzido.

Tecnologias Utilizadas

Python
Flask
Tesseract OCR
Google Text-to-Speech API
Streamlit