Python 识别图片和扫描PDF中的文字

server/2025/2/14 4:50:00/

目录

工具与设置

Python 识别图片中的文字

Python 识别图片中的文字及其坐标位置

Python 识别扫描PDF中的文字

注意事项


在处理扫描的PDF和图片时,文字信息往往无法直接编辑、搜索或复制,这给信息提取和分析带来了诸多不便。手动录入信息不仅耗时费力,还容易出错。光学字符识别(OCR)技术能够将图片中的文字转换为可编辑文本,使信息提取和处理更加高效。如今,OCR已广泛应用于扫描文件的转换、数字化文档的整理、以及自动化数据输入等领域。本文将介绍如何使用Python及相关OCR库,实现对图片和扫描PDF中文字的识别。

工具与设置

要在Python中实现从图片和扫描PDF中提取文本,我们需要选择一个适当的OCR库。本文所选择的库是Spire.OCR for Python。该库支持多种语言,包括英语、法语、德语、简体中文、繁体中文、日语、韩语等。在使用该库之前,我们需要完成以下两个步骤:

OCR%20for%20Python" style="margin-left:.0001pt;">步骤1:安装Spire.OCR for Python

在终端中运行以下命令安装Spire.OCR for Python:

python">pip install Spire.OCR

OCR%E6%A8%A1%E5%9E%8B" style="margin-left:.0001pt;">步骤2:下载OCR模型

Spire.OCR for Python提供了支持Windows(64位)、Linux(64位)和MacOS(10.15及以上)操作系统的三种模型。我们需要根据自己的系统下载适合的模型:

  • Win x64
  • Linux x64
  • Mac 10.15及以上

下载完成后,将它解压并保存到特定的目录下。

完成以上两个步骤后,我们就可以使用该库实现识别图片和扫描PDF中的文字。

Python 识别图片中的文字

从图片中提取文本的过程比较简单。首先,需要配置 OCR 扫描器的相关设置(例如:文本识别语言和OCR模型的路径);然后对图片进行扫描;最后将识别的文字保存为文本文件。

以下是从图片中提取文本的关键步骤:

  • 初始化 OCR 扫描器:创建 OcrScanner 对象。
  • 配置 OCR 设置:通过 OcrScanner 对象的 ConfigureDependencies 方法,设置 OCR 模型的路径和文本识别语言。
  • 扫描图片:使用 OcrScanner 对象的 Scan() 方法,从图片中识别文本。
  • 保存文本:获取识别出的文本并保存为文本文件。

实现代码:

python">from spire.ocr import *# 初始化OcrScanner对象
scanner = OcrScanner()# 配置OCR设置(文本识别语言和OCR模型路径)
# 支持的语言包括英语、法语、德语、日语、韩语、简体中文、繁体中文等
configureOptions = ConfigureOptions()
configureOptions.ModelPath = r'D:\OCR\win-x64'
configureOptions.Language = 'Chinese'
scanner.ConfigureDependencies(configureOptions)# 扫描图片
scanner.Scan(r'测试.png')# 获取识别的文本
text = scanner.Text.ToString() + '\n'# 将文本保存到文本文件
with open('输出.txt', 'a', encoding='utf-8') as file:
file.write(text + '\n')

原始图片和识别结果

Python <a class=识别图片文字" height="451" src="https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/fe6fb1564d36b343e1b5266985619ef6.png" width="576" />

Python 识别图片中的文字及其坐标位置

有时除了识别文本外,还需要获取文本在图片中的坐标位置。Spire.OCR也支持提取这些信息。

以下是从图片中识别文本并获取其坐标位置的关键步骤:

  • 初始化OCR扫描器:创建OcrScanner对象。
  • 配置OCR设置:通过OcrScanner对象的ConfigureDependencies方法设置OCR模型的路径和文本识别语言。
  • 扫描图片:使用OcrScanner 对象的Scan() 方法从图片中识别文本。
  • 获取边框坐标:遍历识别的文本中的文本块,获取每个文本块的边框信息(x, y坐标及其宽度和高度)。
  • 保存文本和坐标:将文本及其坐标保存到文本文件中。

实现代码:

python">from spire.ocr import *# 初始化OcrScanner对象
scanner = OcrScanner()# 配置OCR设置(文本识别语言和OCR模型路径)
# 支持的语言包括英语、法语、德语、日语、韩语、简体中文、繁体中文等
configureOptions = ConfigureOptions()
configureOptions.ModelPath = r'D:\OCR\win-x64'
configureOptions.Language = 'Chinese'
scanner.ConfigureDependencies(configureOptions)# 扫描图片
scanner.Scan(r'测试.png')# 遍历识别的文本中的文本块,提取每个文本块的文本和坐标位置等信息
text = ''
for block in scanner.Text.Blocks:rectangle = block.Boxpositions = f'{block.Text} -> x: {rectangle.X}, y: {rectangle.Y}, w: {rectangle.Width}, h: {rectangle.Height}'text += positions + '\n'# 将文本和坐标保存到文本文件
with open('图片文字及坐标.txt', 'a', encoding='utf-8') as file:file.write(text + '\n')

Python 识别扫描PDF中的文字

对于扫描的PDF文档,需先将每一页转换为图片格式。可以借助Spire.PDF for Python库来实现这一点。将PDF页面转换为图片后,即可对每张图片执行 OCR 处理。

在使用以下代码之前,请先通过以下命令安装Spire.PDF:

python">pip install Spire.PDF

以下是从扫描PDF中提取文本的关键步骤:

  • 将PDF页面转换为图片:使用Spire.PDF加载扫描的PDF文档,然后使用PdfDocument.SaveAsImage()方法将文档的每一页保存为图片。
  • 执行OCR:使用Spire.OCR识别每张图片中的文本。
  • 保存识别的文本:将识别的文本保存到文本文件中。

实现代码:

python">from spire.pdf import *
from spire.ocr import *
import io# 将PDF页面转换为图片
def convert_pdf_page_to_image(pdf, page_index):return pdf.SaveAsImage(page_index)# 从图片中识别文本
def recognize_text_from_image(imgName, language, model_path):# 初始化OCR扫描器并配置OCR模型的路径和文本识别语言scanner = OcrScanner()configure_options = ConfigureOptions()configure_options.Language = languageconfigure_options.ModelPath = model_pathscanner.ConfigureDependencies(configure_options)# 执行OCR并返回识别的文本scanner.Scan(imgName)data = scanner.Text.ToString()return data# 加载扫描PDF文档
pdf = PdfDocument()
pdf.LoadFromFile('扫描.pdf')# 创建文本文件以保存提取的文本
with open('扫描PDF.txt', 'a', encoding='utf-8') as writer:for page_index in range(pdf.Pages.Count):# 将PDF页面转换为图片image = convert_pdf_page_to_image(pdf, page_index)imgName="toImage_"+str(page_index)+".png"image.Save(imgName)# 从图片中识别文本recognized_text = recognize_text_from_image(imgName, 'Chinese', r'D:\OCR\win-x64')# 将识别的文本写入文本文件writer.write(f'Page {page_index + 1}:\n')writer.write(recognized_text)writer.write('\n\n')  # 在页面之间添加两个换行符print('文本已成功保存到"扫描PDF.txt"。')

注意事项

OCR的准确性很大程度上受到图片质量的影响。使用清晰、对比度良好,不模糊、倾斜的图片,可以提高识别结果的准确性。不同OCR库可能对不同语言和字体的支持程度不同,一些特定语言或字体可能识别效果较差。因此在识别完成后,最好再人工校对一遍。

以上就是使用Python识别图片和扫描PDF中的文字的全部内容。感谢阅读!


http://www.ppmy.cn/server/167526.html

相关文章

【练习】图论

F. Friendly Group 图中选择一个点-1 边两端点都选择1 边一个端点选择-1 添加链接描述 #include<iostream> using namespace std; #include<vector> #include<cstring> const int N300010; int n,m; vector<int> G[N]; int temp1,temp2; bool vis[N…

C# 上位机--枚举

一、引言 在 C# 上位机开发过程中&#xff0c;枚举&#xff08;Enum&#xff09;是一种非常实用的数据类型&#xff0c;它可以将一组相关的常量组织在一起&#xff0c;使代码更加清晰、易读和易于维护。 二、枚举的基本概念 枚举&#xff08;Enum&#xff09;是一种值类型&a…

.NET版Word处理控件Aspose.Words教程:使用 C# 删除 Word 中的空白页

Word 文档中的空白页会使其看起来不专业并扰乱流程。用户会遇到需要删除 Word 中的空白页的情况&#xff0c;但手动删除它们需要时间和精力。在这篇博文中&#xff0c;我们将探讨如何使用 C# 删除 Word 中的空白页。 本文涵盖以下主题&#xff1a; C# 库用于删除 Word 中的空…

基于深度学习的半导体良率提升与工艺优化策略研究

摘要 半导体产业作为现代科技的核心驱动力&#xff0c;其产品良率和工艺水平直接影响着行业的发展和经济效益。传统的半导体良率提升和工艺优化方法面临诸多局限&#xff0c;而深度学习凭借其强大的数据挖掘和智能决策能力&#xff0c;为解决这些问题提供了新途径。本文深入探…

【漫话机器学习系列】089.凹函数凸函数(Concave Convex Function)

凸函数与凹函数的概念与应用 1. 引言 在数学分析和优化理论中&#xff0c;凸函数&#xff08;Convex Function&#xff09;和凹函数&#xff08;Concave Function&#xff09;是非常重要的概念。它们广泛应用于机器学习、经济学、优化问题以及工程领域。本文将详细介绍凸函数…

diff算法简析

diff算法的核心目的是用最少的步骤找出新旧节点的差异&#xff0c;从而更新视图。 diff算法是一种通过同层的树节点进行比较的高效算法&#xff0c;探讨的是虚拟DOM树发生变化后&#xff0c;生成DOM树更新补丁的方式。对比新旧两株虚拟DOM树的差异&#xff0c;将更新补丁作用于…

Flink之Watermark

Apache Flink 是一个分布式流处理框架&#xff0c;它非常擅长处理实时数据流。流处理中的一个关键挑战是事件时间的处理&#xff0c;因为在流式数据中&#xff0c;事件到达系统的顺序可能并不代表它们的实际发生时间。为了解决这一问题&#xff0c;Flink 引入了**Watermark&…

机器学习数学基础:21.特征值与特征向量

一、引言 在现代科学与工程的众多领域中&#xff0c;线性代数扮演着举足轻重的角色。其中&#xff0c;特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法&#xff0c;不仅是线性代数理论体系的核心部分&#xff0c;更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式…