bbyn24955的博客

本文介绍了一种基于Python和Tesseract OCR的多线程图像文字识别方案，可高效识别指定区域的文字内容。方案通过Pillow库裁剪图像区域，使用Tesseract进行OCR识别，并采用多线程技术提升处理速度。文章详细说明了环境配置要求（需安装Pillow、pytesseract及Tesseract OCR引擎）、命令调用方式（需输入图像路径和多个矩形区域坐标）以及核心代码实现。该脚本支持中英文混合识别，通过concurrent.futures实现多区域并行处理，最终输出各指定区域的识别结果。代码经

本文介绍了一种基于WPF和腾讯OCR技术的图片文字识别与批量重命名方案。该方案通过集成腾讯OCR服务，能够自动识别图片中的文字信息，并根据识别结果对文件进行批量重命名，适用于电商商品管理、文档数字化、票据处理和证件管理等多种场景。方案的核心功能包括选择图片文件夹、显示图片列表、OCR文字识别和批量重命名操作。通过封装腾讯OCR服务，实现了对图片的文本识别，并提供了区域选择功能以精确定位识别范围。此外，文章还提出了性能优化、用户体验改进、错误处

由于手动实现腾讯云API的签名较为复杂，建议使用腾讯云提供的C++ SDK，或者通过QT调用腾讯云提供的其他语言的SDK（如Python、Java等）来处理OCR请求，再通过进程间通信与QT应用交互。实际应用中，建议使用腾讯云提供的C++ SDK，或者参考腾讯云API签名文档手动生成签名。：批量扫描或导入的文档图片，通过识别文档标题或编号自动重命名，便于管理和检索。在办公自动化系统中高效办公，自动提取图片识别中的关键信息进行分类和命名，提高工作效率。

通过以上步骤，我们开发了一个基于 QT 的应用程序，实现了批量 PDF 文档区域内容提取，并将提取的内容保存为表格。在开发过程中，我们使用了 QT 的界面设计功能、文件对话框、信号和槽机制等，以及 Poppler-Qt5 库来处理 PDF 文档。同时，通过日志文本框和进度条，用户可以实时了解提取过程的信息和进度。需要注意的是，本示例中的内容提取规则是简单的正则表达式匹配，实际应用中可能需要根据电子发票的具体格式进行更复杂的规则调整。

通过以上步骤，我们成功开发了一个基于 QT 语言的图片批量转换为 PDF 的应用程序。该应用程序具有简单易用的界面，能够一次性处理多个文件夹中的图片，并将其转换为 PDF 文件。在开发过程中，我们使用了 QT 的文件对话框、布局管理器、信号和槽机制等功能，实现了用户交互和文件处理的功能。同时，通过日志文本框，用户可以实时了解转换过程中的信息。需要注意的是，该应用程序只支持.jpg.jpeg和.png格式的图片文件。如果需要支持其他格式的图片文件，可以在代码中修改entryList函数的参数。

以下是使用飞桨（PaddleOCR）和 WPF 实现扫描 PDF 文档指定识别区域、识别不固定位置文字并对文件批量重命名的完整代码及详细步骤。

然而，PDF 文件的格式虽然便于阅读和打印，但对于信息的再利用和分析却存在一定的局限性。手动从 PDF 文件中提取信息并将其整理成表格形式，以及对文件进行重命名操作，是一项耗时且容易出错的工作，特别是当处理的文件数量较多时。因此，开发一个能够批量处理 PDF 文件，将其内容提取并导出为表格，同时支持文件重命名的工具将极大地提高工作效率和信息处理的准确性。请根据具体的需求和腾讯 API 的文档进一步完善和优化上述代码，确保代码的健壮性和安全性。

这个应用程序在这些场景中，能够通过对PDF扫描件的内容识别和重命名，为不同领域的文件管理提供了极大的便利，提高了信息检索和处理的效率。