Ollama-OCR

Ollama-OCR

Ollama-OCR是一个使用最新视觉语言模型的OCR工具,通过Ollama提供技术支持,能够从图像中提取文本。它支持多种输出格式,包括Markdown、纯文本、JSON、结构化数据和键值对,并且支持批量处理功能。这个项目以Python包和Streamlit网络应用的形式提供,方便用户在不同场景下使用。

需求人群:

"目标受众为需要从图像中提取文本的用户,如文档管理人员、研究人员和开发者。Ollama-OCR因其高精度和多格式输出而适合他们,可以大大提高文本提取的效率和准确性。"

使用场景示例:

研究人员使用Ollama-OCR从学术论文图像中提取数据,以进行进一步分析。

企业使用Ollama-OCR处理大量客户文档,以数字化存储和检索。

开发者将Ollama-OCR集成到自己的应用程序中,提供图像到文本的转换功能。

产品特色:

支持多种视觉模型,如LLaVA 7B和Llama 3.2 Vision,以适应不同复杂度的文档识别需求。

提供多种输出格式,包括Markdown、纯文本、JSON、结构化数据和键值对,以满足不同用户的需求。

批量处理功能,可以并行处理多张图像,并跟踪每张图像的处理进度。

图像预处理功能,包括调整大小和归一化,以提高识别准确率。

用户友好的Streamlit网络应用界面,支持拖放上传图像、实时处理和下载提取的文本。

支持从图像中提取结构化数据,如表格和组织数据,以及提取标签信息。

使用教程:

1. 安装Ollama-OCR:在终端中运行命令'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处理器:在Python代码中导入OCRProcessor,并创建实例,指定模型名称。

4. 处理单张图像:调用process_image方法,传入图像路径和所需的输出格式。

5. 批量处理图像:使用process_batch方法,传入包含图像的文件夹路径,设置输出格式和处理选项。

6. 查看结果:处理完成后,可以通过打印结果或将结果保存到文件中查看提取的文本。

7. 运行Streamlit应用:在项目目录下运行命令'streamlit run app.py',然后在浏览器中查看和使用Web应用界面。

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