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以下 文 章来源于微信公众号： 阿旭算法与机器学习 作者： 阿旭 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/XhfNIQgTaHqbYTBR9DFl1Q 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 本文介绍一种通过自定义YOLOv11和EasyOCR，结合Ollama优化OCR效果的方法，解决了传统OCR在复杂图像中的识别难题，显著提高了准确性，为高精度文本提取提供了有效方案。 该项目通过将自定义训练的YOLO11模型与EasyOCR集成并使用LLM优化结果来增强文本识别工作流程，以达到更加完美的文本识别效果。 本文将大型语言模型（LLMs）与计算机视觉结合，通过计算机视觉训练的YOLO11模型定位文本区域，之后通过OCR的文本识别之后，最终大语言模型进行识别结果优化，以获取更加准确的文本识别效果。 为什么我们需要使用OCR的YOLO和Ollama？ 传统的OCR（光学字符识别）方法可以很好地从简单
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