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Ollama OCR
Ollama OCR
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。
OCR工具图片编辑#OCR#图像识别#文本提取#批量处理#Python#Streamlit普通产品开源
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产品介绍
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简介
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。
截图
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。
流量来源
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自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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