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标题: 13、Ollama OCR [打印本页]

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作者: 诗林    时间: 2025-1-11 01:11
标题: 13、Ollama OCR
1、介绍

Ollama OCR，是一个强大的OCR（光学字符识别）工具包。利用 Ollama 的先进视觉语言模型从图像中提取文本，可作为 Python 包和 Streamlit 网络应用步调使用。具有支持多种视觉模型、多种输出格式、批量处置惩罚、图像预处置惩罚等功能。还介绍了安装方法、快速入门示例、输出格式细节以及 Streamlit 网络应用步调的特点。
1.1 多视觉模型支持

• LLaVA 7B：用于及时处置惩罚的高效视觉语言模型（LLaVa 模型有时会天生错误的输出）
  
• Llama 3.2 Vision：实用于复杂文档的高精度高级模型
  

1.2 输出格式

• Markdown：保留带有标题和列表的文本格式
  
• 纯文本：干净、简单的文本提取
  
• JSON：结构化数据格式
  
• 结构化：表和有序的数据
  
• 键值对：提取标记信息
  

1.3 支持批处置惩罚

• 并行处置惩罚多个图像
  
• 每张图片的进度跟踪
  
• 图像预处置惩罚（调整大小、标准化等）
  

2、安装测试

2.1 ollama 安装

第一次安装可参考跳转
已安装的测试下是否必要更新

1. (base) [root@local-staging-x4f7 Ollama-OCR-main]# ollama pull llama3.2-vision:11b
2. pulling manifest
3. Error: pull model manifest: 412:
5. The model you are attempting to pull requires a newer version of Ollama.
7. Please download the latest version at:
9.         https://ollama.com/download

复制代码

说明当前版本不支持视觉模型，必要更新。可以参考前面第一次下载的方式重新下载一个新的安装包。
也可以直接下载

1. curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz
3. sudo tar -xzf ollama-linux-amd64.tgz -C /usr/local/

复制代码

关掉已经开启的服务

1. (base) [root@local-staging-x4f7 Ollama-OCR-main]# lsof -i :11434
2. COMMAND   PID USER   FD   TYPE   DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
3. ollama  16778 root    3u  IPv6 39719454      0t0  TCP *:11434 (LISTEN)
4. (base) [root@local-staging-x4f7 Ollama-OCR-main]# kill 16778
5. (base) [root@local-staging-x4f7 Ollama-OCR-main]# ollama serve
7. 2025/01/06 13:50:38 routes.go:1259: INFO server config env="map[CUDA_VISIBLE_DEVICES: GPU_DEVICE_ORDINAL: HIP_VISIBLE_DEVICES: HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION: HTTPS_PROXY: HTTP_PROXY: NO_PROXY: OLLAMA_DEBUG:false OLLAMA_FLASH_ATTENTION:false OLLAMA_GPU_OVERHEAD:0 OLLAMA_HOST:http://0.0.0.0:11434 OLLAMA_INTEL_GPU:false OLLAMA_KEEP_ALIVE:5m0s OLLAMA_KV_CACHE_TYPE: OLLAMA_LLM_LIBRARY: OLLAMA_LOAD_TIMEOUT:5m0s OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS:0 OLLAMA_MAX_QUEUE:512 OLLAMA_MODELS:/root/.ollama/models OLLAMA_MULTIUSER_CACHE:false OLLAMA_NOHISTORY:false OLLAMA_NOPRUNE:false OLLAMA_NUM_PARALLEL:0 OLLAMA_ORIGINS:[http://localhost https://localhost http://localhost:* https://localhost:* http://127.0.0.1 https://127.0.0.1 http://127.0.0.1:* https://127.0.0.1:* http://0.0.0.0 https://0.0.0.0 http://0.0.0.0:* https://0.0.0.0:* app://* file://* tauri://* vscode-webview://*] OLLAMA_SCHED_SPREAD:false ROCR_VISIBLE_DEVICES: http_proxy: https_proxy: no_proxy:]"
8. time=2025-01-06T13:50:38.624+08:00 level=INFO source=images.go:757 msg="total blobs: 17"
9. time=2025-01-06T13:50:38.624+08:00 level=INFO source=images.go:764 msg="total unused blobs removed: 0"
10. [GIN-debug] [WARNING] Creating an Engine instance with the Logger and Recovery middleware already attached.
12. [GIN-debug] [WARNING] Running in "debug" mode. Switch to "release" mode in production.
13. - using env:        export GIN_MODE=release
14. - using code:        gin.SetMode(gin.ReleaseMode)
16. [GIN-debug] POST   /api/pull                 --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).PullHandler-fm (5 handlers)
17. [GIN-debug] POST   /api/generate             --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).GenerateHandler-fm (5 handlers)
18. [GIN-debug] POST   /api/chat                 --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).ChatHandler-fm (5 handlers)
19. [GIN-debug] POST   /api/embed                --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).EmbedHandler-fm (5 handlers)
20. [GIN-debug] POST   /api/embeddings           --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).EmbeddingsHandler-fm (5 handlers)
21. [GIN-debug] POST   /api/create               --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).CreateHandler-fm (5 handlers)
22. [GIN-debug] POST   /api/push                 --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).PushHandler-fm (5 handlers)
23. [GIN-debug] POST   /api/copy                 --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).CopyHandler-fm (5 handlers)
24. [GIN-debug] DELETE /api/delete               --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).DeleteHandler-fm (5 handlers)
25. [GIN-debug] POST   /api/show                 --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).ShowHandler-fm (5 handlers)
26. [GIN-debug] POST   /api/blobs/:digest        --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).CreateBlobHandler-fm (5 handlers)
27. [GIN-debug] HEAD   /api/blobs/:digest        --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).HeadBlobHandler-fm (5 handlers)
28. [GIN-debug] GET    /api/ps                   --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).PsHandler-fm (5 handlers)
29. [GIN-debug] POST   /v1/chat/completions      --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).ChatHandler-fm (6 handlers)
30. [GIN-debug] POST   /v1/completions           --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).GenerateHandler-fm (6 handlers)
31. [GIN-debug] POST   /v1/embeddings            --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).EmbedHandler-fm (6 handlers)
32. [GIN-debug] GET    /v1/models                --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).ListHandler-fm (6 handlers)
33. [GIN-debug] GET    /v1/models/:model         --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).ShowHandler-fm (6 handlers)
34. [GIN-debug] GET    /                         --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).GenerateRoutes.func1 (5 handlers)
35. [GIN-debug] GET    /api/tags                 --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).ListHandler-fm (5 handlers)
36. [GIN-debug] GET    /api/version              --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).GenerateRoutes.func2 (5 handlers)
37. [GIN-debug] HEAD   /                         --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).GenerateRoutes.func1 (5 handlers)
38. [GIN-debug] HEAD   /api/tags                 --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).ListHandler-fm (5 handlers)
39. [GIN-debug] HEAD   /api/version              --> github.com/ollama/ollama/server.(*Server).GenerateRoutes.func2 (5 handlers)
40. time=2025-01-06T13:50:38.624+08:00 level=INFO source=routes.go:1310 msg="Listening on [::]:11434 (version 0.5.4)"

复制代码

2.2 下载模型

1. (base) [root@local-staging-x4f7 szl]# ollama run llama3.2-vision:11b
2. pulling manifest
3. pulling 11f274007f09... 100% ▕███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 6.0 GB                        
4. pulling ece5e659647a... 100% ▕███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.9 GB                        
5. pulling 715415638c9c... 100% ▕███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏  269 B                        
6. pulling 0b4284c1f870... 100% ▕███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 7.7 KB                        
7. pulling fefc914e46e6... 100% ▕███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏   32 B                        
8. pulling fbd313562bb7... 100% ▕███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏  572 B                        
9. verifying sha256 digest
10. writing manifest
11. success

复制代码

2.3 下载源码

1. git clone git@github.com:imanoop7/Ollama-OCR.git

复制代码

或者下载ZIP文件解压
进入源码文件

• 创建一个虚拟情况
  

1. (base) [root@local-staging-x4f7 ollama_ocr]# conda create -n ollamaocr python=3.11 -y

复制代码

• 激活虚拟情况
  

1. (base) [root@local-staging-x4f7 ollama_ocr]# conda activate ollamaocr

复制代码

• 安装依赖
  

1. (ollamaocr) [root@local-staging-x4f7 Ollama-OCR-main]# pip install -r requirements.txt

复制代码

2.4 启动情况

1. (ollamaocr) [root@local-staging-x4f7 Ollama-OCR-main]# cd src/ollama_ocr      
2. (ollamaocr) [root@local-staging-x4f7 ollama_ocr]# streamlit run app.py
4. Collecting usage statistics. To deactivate, set browser.gatherUsageStats to false.
7.   You can now view your Streamlit app in your browser.
9.   Local URL: http://localhost:8501
10.   Network URL: http://****:8501
11.   External URL: http://****:8501

复制代码

2.5 测试

• 英文测试
  

   测试图片

测试效果
  

可以看到英文的识别效果很不错

• 中文测试
  

   中文图片

    识别效果

  效果可以说是惨不忍睹
3、说明

中文识别之以是比较差应该是以下几方面原因

• 现在只支持LLama3.2 的模型，其中文本领较弱
  
• 在源代码的Prompt里面没有对中文进行说明
  
  
  
• 后续假如能支持Qwen或者deepseek等中文的视觉模型，然后根据项目修改Prompt应该会有所提拔，持续关注吧
  

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