使用Yolov10和Ollama（Llama 3）增强OCR

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最近，我大部分时间都在玩大型语言模型（LLMs），但我对计算机视觉的热爱从未真正消退。因此，当有机会将两者结合起来时，我迫不及待地想要深入研究。在Goodreads上扫描书的封面并将其标记为“已读”总是感觉像一种魔法，我忍不住想要为自己重现这种体验。 通过结合自定义训练的YOLOv10模型和OCR技术，你可以获得巨大的准确性提升。但当你加入一个LLM（Llama 3）时，真正的魔法就发生了——那些混乱的OCR输出突然变成了干净、可用的文本，非常适合实际应用。 为什么我们需要在OCR中使用YOLO和Ollama？ 传统的OCR（光学字符识别）方法在从简单图像中提取文本方面做得很好，但当文本与其他视觉元素交织在一起时，往往难以应对。通过使用自定义的YOLO模型首先检测文本区域等对象，我们可以为OCR隔离这些区域，显著减少噪声并提高准确性。 让我 ………………………………