

Ollama OCR
紹介 :
Ollama-OCRは、最新の視覚言語モデルを利用したOCRツールです。Ollamaによって技術サポートされており、画像からテキストを抽出できます。Markdown、プレーンテキスト、JSON、構造化データ、キーバリューペアなど、複数の出力形式をサポートしており、バッチ処理機能も備えています。このプロジェクトは、PythonパッケージとStreamlitウェブアプリケーションの両方で提供されているため、様々な状況で利用できます。
ターゲットユーザー :
文書管理担当者、研究者、開発者など、画像からテキストを抽出する必要があるユーザーを対象としています。Ollama-OCRは、その高精度と多様な出力形式により、テキスト抽出の効率と精度を大幅に向上させるため、最適なツールです。
使用シナリオ
研究者はOllama-OCRを使用して、学術論文の画像からデータを抽出し、更なる分析に利用しています。
企業はOllama-OCRを使用して大量の顧客文書を処理し、デジタル化して保存?検索しています。
開発者はOllama-OCRを自身のアプリケーションに統合し、画像からテキストへの変換機能を提供しています。
製品特徴
LLaVA 7BやLlama 3.2 Visionなど、様々な視覚モデルをサポートし、複雑さの異なる文書認識のニーズに対応します。
Markdown、プレーンテキスト、JSON、構造化データ、キーバリューペアなど、複数の出力形式を提供し、様々なユーザーのニーズに対応します。
バッチ処理機能により、複数の画像を並列処理し、各画像の処理状況を追跡できます。
画像の前処理機能(サイズ調整や正規化など)により、認識精度を向上させます。
ドラッグアンドドロップによる画像アップロード、リアルタイム処理、抽出テキストのダウンロードに対応した、ユーザーフレンドリーなStreamlitウェブアプリケーションインターフェースを提供します。
表や組織データなどの構造化データ、およびタグ情報の抽出を画像から行うことができます。
使用チュートリアル
1. Ollama-OCRのインストール:ターミナルでコマンド『pip install ollama-ocr』を実行します。
2. 必要なモデルの取得:コマンド『ollama pull llama3.2-vision:11b』を使用します。
3. OCRプロセッサの初期化:PythonコードでOCRProcessorをインポートし、インスタンスを作成してモデル名を指定します。
4. 単一画像の処理:process_imageメソッドを呼び出し、画像パスと必要な出力形式を渡します。
5. 画像のバッチ処理:process_batchメソッドを使用し、画像を含むフォルダパス、出力形式、処理オプションを設定します。
6. 結果の確認:処理が完了したら、結果を出力するか、ファイルに保存して抽出されたテキストを確認します。
7. Streamlitアプリケーションの実行:プロジェクトディレクトリでコマンド『streamlit run app.py』を実行し、ブラウザでWebアプリケーションインターフェースを表示して使用します。
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