主要观点总结
文章介绍了Ollama工具的安装和使用，包括下载地址、运行模型命令以及API调用等。文章还提到了使用llama3.2-vision多模态大模型进行OCR识别、图像分类与描述、对象计数等功能的体验反馈，并给出了一些相关技术的推荐阅读。
关键观点总结
关键观点1: Ollama工具的安装与使用
提供了Ollama工具的下载地址，介绍了如何运行不同的语言对话模型和视觉大模型，包括命令行使用和SDK API调用。
关键观点2: llama3.2-vision多模态大模型的功能体验
使用llama3.2-vision进行OCR识别、图像分类与描述、对象计数的体验反馈，包括识别准确率和模型效果的评价。
关键观点3: 相关技术的推荐阅读
给出了一些与文章主题相关的技术推荐，如OpenCV4.8+YOLOv8对象检测、ZXING+OpenCV条码检测应用等。
文章预览
点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OLLama安装 安装Ollama工具，下载地址如下： https : //github.com/ollama/ollama 下载与运行llama3大语言对话模型 ollama run llama3.2 下载与运行llama-vision3.2多模态视觉大模型 ollama run llama3.2-vision 下载与运行llava多模态视觉大模型 ollama run llava 运行Ollama支持的模型 使用llama-vision3.2 多模态模型的命令行如下： ollama run llama3.2-vision 命令行使用llama3.2-vision多模态大模型格式如下: >>>What ' s in this image? /your_test_image.png 亲测发现不支持bmp格式图像，支持jpg跟png。 使用llama3.2-vision多模态实现OCR识别 亲测证实对英文跟日期数字等信息识别准确率都非常好，就是识别中文容易翻车，各种错误，也许是因为我用的这个模型只有7B的原因。 使用llama3.2-vision多模态实现图像分类与描述 非常准确
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