ollama ocr 源代码:https://github.com/dwqs/ollama-ocr OCR 识别 PK 在工作中我用到 OCR 的场景主要有两个: 识别某段简短文本 识别接口数据 结合这两个具体场景,对各方案进行一个识别对比: 输入图片OCR在线识别工具TesseractLLAMA-3.2MiniCPM-V 2.6Qwen2-VLPaddleOCR OCR在线识别工具调用的是百度 API 从上述...
他会存在将Latex公式识别出错的情况,通常是多了一个“\m”,如图 删除\m,就会正常,而Doc2X通常很少出现这种情况,我可以预先告诉你,Doc2X是这4个中最好的,但是他也有一些缺陷,我会在后文说。 并且MinerU不能像Doc2X那样把表格图表OCR出来转为html、markdown表格这些结构化数据,它仅仅截图保存在本地。但是Doc2X...
由此，通过结合对象检测、OCR 和 LLM，我们能够创建出强大而有效的数据处理管道，尤其在对精度有高要求的应用中格外重要。总结来看，通过将定制训练的 YOLOv10 模型与 EasyOCR 联手，并再通过 Ollama 的 Llama 3.1 来增强输出，不仅提升了文本识别的工作流程，亦在复杂图像或视频文本的检测、OCR 结果的清理及后续...
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)和LLM(Large Language Models,大型语言模型)是实现信息抽取的两个关键技术。OCR可以从图像中提取文本信息,而LLM可以根据上下文理解并生成文本。本文将探讨如何将OCR和LLM结合,实现定制化的关键信息抽取,并附上开源大语言模型的汇总整理。一、OCR技术OCR技术是实现信息抽取的...
在图片信息提取中,LLM可以进一步分析和处理OCR输出的文本数据,提取出关键信息,甚至进行复杂的逻辑推理和问答。 三、实现步骤 1. 图片预处理 首先,需要对图片进行预处理,包括去噪、二值化、调整分辨率等,以提高OCR的识别准确率。这一步骤可以使用图像处理库(如OpenCV)来完成。 2. OCR文本提取 接下来,利用OCR工具对...
unzip ppocr_img.zipprint("unzip OK!")其次，将股东持股的图片路径传给变量，确认输入图片是否正确。from IPython import displaydisplay.Image(filename=file_path, width=640) #看看待处理图片 随后，PP-OCR对图片的文本数据进行提取。#图片OCR识别from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr# Paddleocr目前支持的...
# 配置LD_LIBRARY_PATH 路径exportLD_LIBRARY_PATH=/opt/data1/app/anaconda3/envs/py3.10_mineru/lib:$LD_LIBRARY_PATH# 下载测试文件wget https://gitee.com/myhloli/MinerU/raw/master/demo/small_ocr.pdf# 执行测试magic-pdf --path small_ocr.pdf --output-dir /tmp/ --method auto ...
利用modelscope上的OCR模型包括文字检测、印刷文字识别、手写文字识别、有线表格识别、无线表格识别,以及阿里云上可以免费或付费使用的OCR接口,你可以搭建票据解析助手、证件核验助手、以及表格信息统计助手等实用型工具,也可以DIY一个类似DocMaster的文档精准文档机器人,用更自然方式和人交流。 OCR模型库(modelscope.cn/top...
将对象检测技术融入 OCR 的第一步是为数据集训练自定义的 YOLO 模型。YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时对象检测模型，它会将图像分割成网格，从而在一次前向传递中识别多种物体。这个方法特别适合检测图像中的文本，尤其想通过隔离特定区域以改善 OCR 的效果。这次，我们将使用预标注的书籍封面数据集进行...
OCR识别出的字符序列可能包含错误,因此需要使用语言模型进行后处理: n-gram模型:基于统计语言模型,对识别结果进行校正。 Transformer模型:使用更高级的语言模型(如BERT或GPT)进行上下文校正,提升识别准确度。 1.5 大模型中的OCR应用 在大模型(如OpenAI的CLIP、Google的Vision API)中,OCR通常结合其他任务(如图像分类、物...