Ollama OCR: 高度な視覚言語モデルを活用したテキスト抽出
概要
Ollama-OCRは、最新の視覚と言語モデルを活用した高精度OCR（光学文字認識）ツールであり、画像からのテキスト抽出を高速かつ柔軟に実行できます。ドキュメントのデジタル化やデータ分析、ワークフローの最適化に貢献します。
主な機能
✅ 高度な視覚言語モデル
- LLaVA 7B: リアルタイム処理向け
- Llama 3.2 Vision: 精密なドキュメント処理向け
✅ 多彩な出力形式
- Markdown（書式保持）
- プレーンテキスト（シンプルな読みやすさ）
- JSON（構造化データ向け）
- テーブル抽出、キーと値のペア（フォームや領収書に最適）
✅ バッチ処理
- 数百枚の画像を同時に処理
- 画像の前処理（サイズ変更・正規化）
- 統計情報で進捗を追跡
✅ ユーザーフレンドリーなUI
- Streamlit統合により、直感的な操作が可能
- 画像のドラッグ&ドロップで即時OCR処理
- リアルタイムプレビューと簡単なエクスポート
✅ カスタマイズ可能
- 特定のテキスト抽出ニーズに応じたプロンプト設定
- ドキュメントの種類ごとに適切なモデルを選択
対応する課題
低品質の画像 → サイズ変更・正規化で補正
複雑なレイアウト → 表や埋め込み画像にも対応
手書きテキスト → 高度な認識機能を搭載
多言語対応 → 様々な言語とスクリプトに適応
背景が複雑な画像 → テキスト抽出を最適化
インストール
前提条件: Python 3.8以上
pip install ollama-ocr
モデルの取得:
コード例
🔹 単一画像の処理
from ollama_ocr import OCRProcessor
ocr = OCRProcessor(model_name='llama3.2-vision:11b')
result = ocr.process_image("path/to/image.png", format_type="structured")
print(result)
🔹 バッチ処理
batch_results = ocr.process_batch("path/to/images/folder", format_type="json", recursive=True, preprocess=True)
実用例
ドキュメントのデジタル化 → 契約書や報告書を検索可能に
データ抽出 → 財務書類や領収書を構造化
手書きメモの処理 → スキャンした手書き文章のデジタル化
Eコマース → 製品ラベルや領収書から情報抽出
従来のOCRツールとの比較
Ollama-OCRの利点
- 高精度な視覚言語モデル搭載
- 出力形式の柔軟性
- バッチ処理による高速処理
- カスタマイズ可能なプロンプト設定
- Streamlitによる直感的なUI
短所
- ローカルでOllamaサーバーのセットアップが必要
- 画像形式に制限（JPG、PNGなど）
- 大規模モデルでは高いリソースを消費
結論
Ollama-OCRは、単なるOCRツールではなく、精度・柔軟性・拡張性に優れた次世代のテキスト抽出ソリューションです。単一画像から大規模なデータ処理まで、あらゆる場面で高精度なテキスト抽出を提供します。
