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标题: 本地高精度OCR！由GPT-4o-mini驱动的开源OCR！ [打印本页]

作者: 十念 时间: 2024-12-20 05:20
标题: 本地高精度OCR！由GPT-4o-mini驱动的开源OCR！

如果你正在探求一款高精度、本地运行、支持复杂布局的 OCR 工具，那么 Zerox OCR 无疑是一个极佳的选择。
Zerox OCR 会先将 PDF 文件转换成图像，再由 GPT-4o-mini模型识别并输出 Markdown，末了将所有页面对应的 Markdown 结果，汇总在一起形成完备的 Markdown 文档。
它不仅支持零样本 OCR，还可以轻松处置惩罚表格、图表等复杂布局，最将 OCR 结果以 Markdown 格式输出，优化了信息提取的便捷性。

核心上风

1、零样本 OCR
使用 GPT-4o-mini 模型进行文本识别，可以大概处置惩罚完全陌生的 PDF、图片等文档类型，不需要事先训练数据，即可提供高精度的 OCR 结果。
2、Markdown 输出格式
在 OCR 转换过程中，Zerox 将每个识别的页面转化为简便的 Markdown 格式，方便对文本进行后期处置惩罚和整理。
对于开辟者或文档处置惩罚职员来说，这种格式极具实用性，易于导入到其他系统中。
3、支持复杂文档
不仅仅是简单的文本，Zerox 还可以处置惩罚包含表格、图表等复杂布局的文件。无论是扫描版 PDF 还是其他格式，Zerox 都可以对它们进行 OCR 识别，生成准确的文本内容。
4、本地运行与 API 支持
支持本地运行，无需担心隐私泄露问题。别的，它还提供了 API 接口，方便集成到你的应用中，提升业务流程的主动化和效率。
技术栈

Python
JavaScript
TypeScipt

工作流程

提交文件：支持的文件格式包括 PDF、DOCX、图片等，你可以轻松提交多种格式的文件进行 OCR 处置惩罚。
文件转图像：起首会将文档转换为图像，以便后续进行图像识别。
GPT-4o-mini 转换：每个生成的图像将被发送至 GPT-4o-mini 模型进行文本识别。
汇总 Markdown：所有页面的 Markdown 结果被汇总成一个完备的 Markdown 文档，便于进一步处置惩罚和分析。

如何安装使用 Zerox?

Zerox OCR 除了提供有在线Demo可以使用，还提供有Node和Python的API包进行调用。
无需下载，即可在线体验 Zerox 的强盛 OCR 能力

下面是以Python包安装方法及使用示例

pip install py-zerox

复制代码

用法（必须先设置好GPT API 等必要参数）：

from pyzerox import zerox
import os
import json
import asyncio
async def main():
file_path = "https://omni-demo-data.s3.amazonaws.com/test/cs101.pdf" ## local filepath and file URL supported
## process only some pages or all
select_pages = None ## None for all, but could be int or list(int) page numbers (1 indexed)
output_dir = "./output_test" ## directory to save the consolidated markdown file
result = await zerox(file_path=file_path, model=model, output_dir=output_dir,
custom_system_prompt=custom_system_prompt,select_pages=select_pages, **kwargs)
return result
# run the main function:
result = asyncio.run(main())
# print markdown result
print(result)

复制代码

结果：

结语

Zerox OCR 是一款功能强盛的本地开源工具，基于 GPT-4o-mini，可以大概高效处置惩罚复杂文档，并以 Markdown 格式输出，适合需要准确 OCR 处置惩罚的用户。无论你是开辟者，还是需要处置惩罚大量文档的专业人士，Zerox OCR 都是一个值得一试的办理方案。
赶快下载试用，或体验在线版本，解锁文档处置惩罚的更多可能吧！
项目地点：https://github.com/getomni-ai/zerox
在线体验：https://getomni.ai/ocr-demo

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