Ollama-OCR 项目安装与配置指南
【免费下载链接】Ollama-OCR 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/olla/Ollama-OCR
1. 项目基础介绍
Ollama-OCR 是一个功能强大的光学字符识别（OCR）开源项目。它通过使用 Ollama 提供的先进视觉语言模型，能够从图像和 PDF 文件中提取文本。该项目既可作为 Python 包使用，也提供了基于 Streamlit 的 Web 应用程序。Ollama-OCR 支持多种视觉模型，并能够输出不同格式的文本，包括 Markdown、纯文本、JSON、结构化数据、键值对和表格等。
2. 主要编程语言
该项目主要使用 Python 编程语言。
3. 关键技术和框架
- Ollama: 项目使用了 Ollama 提供的视觉语言模型，如 LLaVA、Llama 3.2 Vision、Granite3.2-vision、Moondream 和 Minicpm-v 等。
- Streamlit: 用于创建用户友好的 Web 应用程序界面。
- Markdown、JSON、HTML 等: 用于数据的格式化输出。
4. 安装和配置准备工作
在开始安装前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：
- Python 3.6 或更高版本
- pip（Python 包管理器）
5. 详细安装步骤
步骤 1：克隆项目仓库
首先，您需要在您的计算机上克隆 Ollama-OCR 的 GitHub 仓库：
git clone https://github.com/imanoop7/Ollama-OCR.git
步骤 2：安装依赖
进入项目目录，并使用 pip 安装项目所需的依赖：
cd Ollama-OCR
pip install -r requirements.txt
步骤 3：安装 Ollama
根据项目要求，您需要使用 Ollama 命令拉取所需的视觉模型：
ollama pull llama3.2-vision:11b
ollama pull granite3.2-vision
ollama pull moondream
ollama pull minicpm-v
步骤 4：运行 Streamlit 应用（可选）
如果您想尝试 Streamlit Web 应用程序，请进入 src/ollama_ocr 目录并运行以下命令：
cd src/ollama_ocr
streamlit run app.py
现在，您应该能够通过浏览器访问 Streamlit 应用程序，并开始使用 Ollama-OCR。
步骤 5：使用 Python 包
如果您打算作为 Python 包使用 Ollama-OCR，可以直接导入 ollama_ocr 模块，并创建 OCRProcessor 实例来处理图像：
from ollama_ocr import OCRProcessor
ocr = OCRProcessor(model_name='llama3.2-vision:11b', base_url="http://host.docker.internal:11434/api/generate")
result = ocr.process_image(path_to_your_image, format_type='markdown', custom_prompt='Your custom prompt', language='English')
print(result)
请替换 path_to_your_image 为您的图像文件路径，并根据需要调整参数。
以上就是 Ollama-OCR 项目的安装与配置指南。按照这些步骤操作，您应该能够成功安装并开始使用这个强大的 OCR 工具。
【免费下载链接】Ollama-OCR 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/olla/Ollama-OCR
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
