Ollama-OCR
O
Ollama OCR
簡介 :
Ollama-OCR是一個使用最新視覺語言模型的OCR工具,通過Ollama提供技術支持,能夠從圖像中提取文本。它支持多種輸出格式,包括Markdown、純文本、JSON、結構化數據和鍵值對,並且支持批量處理功能。這個項目以Python包和Streamlit網絡應用的形式提供,方便用戶在不同場景下使用。
需求人群 :
目標受眾為需要從圖像中提取文本的用戶,如文檔管理人員、研究人員和開發者。Ollama-OCR因其高精度和多格式輸出而適合他們,可以大大提高文本提取的效率和準確性。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 88.9K
使用場景
研究人員使用Ollama-OCR從學術論文圖像中提取數據,以進行進一步分析。
企業使用Ollama-OCR處理大量客戶文檔,以數字化存儲和檢索。
開發者將Ollama-OCR集成到自己的應用程序中,提供圖像到文本的轉換功能。
產品特色
支持多種視覺模型,如LLaVA 7B和Llama 3.2 Vision,以適應不同複雜度的文檔識別需求。
提供多種輸出格式,包括Markdown、純文本、JSON、結構化數據和鍵值對,以滿足不同用戶的需求。
批量處理功能,可以並行處理多張圖像,並跟蹤每張圖像的處理進度。
圖像預處理功能,包括調整大小和歸一化,以提高識別準確率。
用戶友好的Streamlit網絡應用界面,支持拖放上傳圖像、即時處理和下載提取的文本。
支持從圖像中提取結構化數據,如表格和組織數據,以及提取標籤信息。
使用教程
1. 安裝Ollama-OCR:在終端中運行命令'pip install ollama-ocr'。
2. 拉取所需的模型:使用命令'ollama pull llama3.2-vision:11b'。
3. 初始化OCR處理器:在Python代碼中導入OCRProcessor,並創建實例,指定模型名稱。
4. 處理單張圖像:調用process_image方法,傳入圖像路徑和所需的輸出格式。
5. 批量處理圖像:使用process_batch方法,傳入包含圖像的文件夾路徑,設置輸出格式和處理選項。
6. 查看結果:處理完成後,可以通過打印結果或將結果保存到文件中查看提取的文本。
7. 運行Streamlit應用:在項目目錄下運行命令'streamlit run app.py',然後在瀏覽器中查看和使用Web應用界面。
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase