anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
用 Florence-2-base 模型把上传的图片转成文字提示词。在浏览器里以小型 Gradio 应用运行,使用基础 CPU 硬件。
Image To Text 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download Jonny001/Image-to-Text --repo-type space --local-dir Image-to-Text cd Image-to-Text
Image To Text 接收一张图片,给你一段对应的文字提示词。它在一个小型 Gradio 应用里使用 Microsoft 的 Florence-2-base 模型。这个 Space 运行在 Hugging Face 上,所以你在浏览器里就能试用,不用安装任何东西。
需要给图片配文字的人,比如要把提示词交给另一个工具,以及想看一个 Florence-2 模型接入 Gradio 的简短示例的开发者,都适合用它。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 图像生成 | 提示词作者 | 把一张参考图转成提示词 | 上传一张照片,再读提示词 |
| 内容创作 | 设计师 | 快速得到图片的文字描述 | 描述一张想要重现的图 |
| 软件 | 开发者 | 研究一个只包装了一个视觉模型的小应用 | 下载这个 Space,阅读 app.py |
| 教育 | 学生 | 看看视觉模型怎么描述一张图片 | 比较几张图片的输出 |
从不处理图片,也不用提示词的人可以跳过。
它可以在这些地方运行。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 从图片生成提示词 | 提示词作者 | 这张图片对应的文字提示词 |
| 描述一张图片 | 设计师和学生 | Florence-2-base 给出的文字描述 |
| 复用这个小应用 | 开发者 | 只有几个文件的本地副本 |
在线使用这个 Space 只需要浏览器。在你自己的电脑上运行一份副本,需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub hf download Jonny001/Image-to-Text --repo-type space --local-dir Image-to-Text cd Image-to-Text pip install gradio==5.29.1 pip install -r requirements.txt python app.py
打开 Hugging Face 上的 Space 页面,或者在你的电脑上运行应用,再打开 Gradio 显示的页面。然后上传一张图片,查看它返回的文字。
python app.py
| Tool | What it does |
|---|---|
| app.py | 主文件,负责搭建 Gradio 页面 |
| hf download | 把这个 Space 的文件复制到你的电脑 |
| requirements.txt | 列出应用需要的 Python 包 |
在浏览器里打开这个 Space,上传一张黄昏时灯塔的照片。你会得到一行描述这张照片的文字,可以复制到另一个工具里当作提示词。
提示词是你交给图像工具、告诉它你想要什么的文字。这个应用反过来,根据图片写出提示词。第一件可以试的小事,是在线打开这个 Space,用一张你已有的照片。
这个 Space 只列出一个模型,也就是 Microsoft 的 Florence-2-base,仓库里只有几个文件。它设为在 Hugging Face 的 cpu-basic 硬件上运行,没有提到 GPU。在本地运行一份副本,需要安装 Gradio 5.29.1 和 requirements.txt 里的包。
这个 Space 没有给出使用限制,所以把它当作可以阅读和改写的小工具。
用 Florence-2-base 模型把上传的图片转成文字提示词。在浏览器里以小型 Gradio 应用运行,使用基础 CPU 硬件。
由 Jonny001 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:Image To Text 接收一张图片,给你一段对应的文字提示词。它在一个小型 Gradio 应用里使用 Microsoft 的 Florence-2-base 模型。这个 Space 运行在 Hugging Face 上,所以你在浏览器里就能试用,不用安装任何东西。
适合谁:需要给图片配文字的人,比如要把提示词交给另一个工具,以及想看一个 Florence-2 模型接入 Gradio 的简短示例的开发者,都适合用它。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
图像生成 | 提示词作者 | 把一张参考图转成提示词 | 上传一张照片,再读提示词
内容创作 | 设计师 | 快速得到图片的文字描述 | 描述一张想要重现的图
软件 | 开发者 | 研究一个只包装了一个视觉模型的小应用 | 下载这个 Space,阅读 app.py
教育 | 学生 | 看看视觉模型怎么描述一张图片 | 比较几张图片的输出
从不处理图片,也不用提示词的人可以跳过。
用在哪里:它可以在这些地方运行。
Use case | Who | What they get back
从图片生成提示词 | 提示词作者 | 这张图片对应的文字提示词
描述一张图片 | 设计师和学生 | Florence-2-base 给出的文字描述
复用这个小应用 | 开发者 | 只有几个文件的本地副本
如何设置:在线使用这个 Space 只需要浏览器。在你自己的电脑上运行一份副本,需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub
hf download Jonny001/Image-to-Text --repo-type space --local-dir Image-to-Text
cd Image-to-Text
pip install gradio==5.29.1
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:打开 Hugging Face 上的 Space 页面,或者在你的电脑上运行应用,再打开 Gradio 显示的页面。然后上传一张图片,查看它返回的文字。
python app.py
Tool | What it does
app.py | 主文件,负责搭建 Gradio 页面
hf download | 把这个 Space 的文件复制到你的电脑
requirements.txt | 列出应用需要的 Python 包
示例:在浏览器里打开这个 Space,上传一张黄昏时灯塔的照片。你会得到一行描述这张照片的文字,可以复制到另一个工具里当作提示词。
新手与专家:提示词是你交给图像工具、告诉它你想要什么的文字。这个应用反过来,根据图片写出提示词。第一件可以试的小事,是在线打开这个 Space,用一张你已有的照片。
这个 Space 只列出一个模型,也就是 Microsoft 的 Florence-2-base,仓库里只有几个文件。它设为在 Hugging Face 的 cpu-basic 硬件上运行,没有提到 GPU。在本地运行一份副本,需要安装 Gradio 5.29.1 和 requirements.txt 里的包。
你上传一张图片
app.py 把它交给 Florence-2-base
模型写出文字提示词
页面显示这段文字
注意事项:这个 Space 没有给出使用限制,所以把它当作可以阅读和改写的小工具。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
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