如何使用Python進(jìn)行PDF圖片識(shí)別OCR
使用場(chǎng)景
使用圖片識(shí)別可以快速提取圖片中的信息,方便高效。
Python并不能直接對(duì)PDF進(jìn)行識(shí)別,所以如果是識(shí)別PDF的話,需要先將PDF轉(zhuǎn)化為圖片,然后再進(jìn)行識(shí)別。
必備工具
- Python
可以安裝3.7及以上版本
- tesseract-ocr
下載地址: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 使用最新版本即可
- 需要用到的庫(kù)
pip install pillow pip install opencv-python pip install fitz pip install PyMuPDF pip install pytesseract
代碼示例
from PIL import Image import os import pytesseract import cv2 as cv import fitz def pdf_image(pdfPath,imgPath,zoom_x,zoom_y,rotation_angle): # 打開PDF文件 pdf = fitz.open(pdfPath) # 逐頁讀取PDF for pg in range(0, pdf.pageCount): page = pdf[pg] # 設(shè)置縮放和旋轉(zhuǎn)系數(shù) trans = fitz.Matrix(zoom_x, zoom_y).preRotate(rotation_angle) pm = page.getPixmap(matrix=trans, alpha=False) # 開始寫圖像 pm.writePNG(imgPath+str(pg)+".png") #pm.writePNG(imgPath) pdf.close() pdf_path ='D:/123.pdf' img_path ='D:/123.png' pdf_image(pdf_path,img_path,5,5,0) # 依賴opencv img=cv.imread(img_path) text=pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(img),lang='chi_tra') # 不依賴opencv寫法 # text=pytesseract.image_to_string(Image.open(img_path)) print(text)
總結(jié)
識(shí)別清晰的文字圖片的時(shí)候準(zhǔn)確率非常高
但是識(shí)別手寫體的話效果不太好
注意事項(xiàng)
在安裝tesseract-ocr 的時(shí)候一定要記得選擇對(duì)應(yīng)的語言,不然是無法正常使用的。
以上就是如何使用Python進(jìn)行PDF圖片識(shí)別OCR的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python pdf圖片識(shí)別ocr的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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