Если высуществовать寻找一款高精度、Запускать локально、поддерживатьсложныймакетиз OCR инструмент, то Zerox OCR Несомненно, отличный выбор.

Zerox OCR Сначала будет PDF файлы преобразуются в изображения, которые затем GPT-4o-miniМодель Определить и вывести Markdown и, наконец, все страницы, соответствующие Markdown Результаты, собранные вместе, образуют полную Markdown документ.

Он не только поддерживает распознавание текста с нулевой выборкой, но также может легко обрабатывать сложные макеты, такие как таблицы и диаграммы. Он также выводит результаты распознавания в формате Markdown, оптимизируя удобство извлечения информации.

Основные преимущества

1、Оптическое распознавание текста с нулевой выборкой

использовать GPT-4o-mini Модель выполняет распознавание текста и может обрабатывать совершенно незнакомые Типы документов, такие как PDF, изображения и т. д.,Никакие данные о предварительном обучении не требуются,Готов предоставитьВысокоточные результаты оптического распознавания символов。

2、Markdown Выходной формат

существовать OCR В процессе конвертации Zerox Преобразуйте каждую идентифицированную страницу в краткую Markdown формат для облегчения постобработки и организации текста.

Для разработчиков или обработчиков документов этот формат чрезвычайно практичен и его легко импортировать в другие системы.

3、поддерживать сложный документ

Zerox может обрабатывать не только простой текст, но и файлы, содержащие сложные макеты, такие как таблицы, диаграммы и т. д. Независимо от того, являются ли они отсканированными PDF-файлами или другими форматами, Zerox может распознать их и создать точный текстовый контент.

4、Запускать локально с помощью API поддерживать

поддерживатьЗапускать локально,Не нужно беспокоиться об утечке конфиденциальности. также,Он также обеспечивает API Интерфейс, легко интегрируемый в ваше приложение, повысит автоматизацию и эффективность бизнес-процессов.

стек технологий

• • Python
• • JavaScript
• • TypeScipt

Рабочий процесс

• • Подать документы：поддерживатьиз文件格式包括 PDF, DOCX, изображения и т. д., вы можете легко отправлять файлы в различных форматах для OCR иметь дело с.
• • Файл в изображение：Сначала документ будет Конвертироватьдля изображений,для последующего распознавания изображений.
• • Преобразование GPT-4o-мини：每个生成из图像将одеяло发送至 GPT-4o-mini Модель выполняет распознавание текста.
• • Сводная уценка：所有页面из Markdown результатодеяло Краткое содержание в полную Markdown Документация для дальнейшей обработки и анализа.

Как установить и использовать Zerox?

Помимо предоставления демо-версии существования и использования, Zerox OCR также предоставляет пакеты API Node и Python для вызова.

Загрузка не требуется, вы можете испытать мощные возможности оптического распознавания символов Zerox онлайн.

Ниже приведен метод установки и пример использования пакета Python.

pip install py-zerox

Использование (сначала необходимо настроить необходимые параметры, такие как GPT API):

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)

результат:

Заключение

Zerox OCR это мощный локальный инструмент с открытым исходным кодом, основанный на GPT-4o-mini может эффективно обрабатывать сложные документы и Markdown Формат вывода, подходящий для точного OCR Обработанный пользователь. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком или профессионалом, которому необходимо иметь дело с большими объемами документов, Zerox OCR Оба решения стоит попробовать.

Загрузите сейчас и попробуйте,Или испытайте онлайн-версию существования,Откройте больше возможностей в обработке документов!

Адрес проекта: https://github.com/getomni-ai/zerox

существоватьонлайн-опыт：https://getomni.ai/ocr-demo