怎样文字识别OCR?

介绍了在适用于Mac和iOS的PDF Reader Pro中使用OCR进行文字识别的方法。可通过阅读页面工具栏或主菜单工具进入OCR,选择语言和页面范围后点击OCR,结果会显示在OCR Results中,还能进行复制、保存等操作,若没看到OCR按钮可自定义工具栏添加。

如何文字识别OCR?OCR 功能在适用于 Mac 和 iOS 的 PDF Reader Pro 中可用。您可以使用 OCR 将图像或扫描文档中的字符识别为可复制或编辑的文本,如下所示。

1.进入阅读页面,点击工具栏上的OCR

2.或点击主菜单上的工具—OCR

3.然后,你可以选择OCR语言50+语言中,和页面范围中的所有页面,当前页,奇数页只,只有偶数页或设置你想要的页面

4. 然后点击OCR,结果会显示在OCR Results中,可以复制分享。

5.之后,您可以 通过单击 复制、另存为 PDF或另存为 TXT,或 删除结果。

注意:如果您没有看到 OCR 按钮,您可以自定义工具栏将 OCR 按钮拖到工具栏上。 

内容概要:本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用,系统介绍了如何利用SecureCRT的脚本功能(支持Python、VBScript等)提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率与质量。文章从关键概念入手,阐明了SecureCRT脚本的核心对象(如crt、Screen、Session)及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试,展示了脚本的实际赋能效果,并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例,深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群:计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业,具备一定编程基础(尤其是Python)的本科或研究生毕业生,以及需要进行设备自动化操作的科研人员; 使用场景及目标:①实现批量网络设备配置的自动验证与报告生成;②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据;③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异;目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性与数据严谨性; 阅读建议:建议读者结合自身毕业设计课题,参考文中代码案例进行本地实践,重点关注异常处理机制与正则表达式的适配,并注意敏感信息(如密码)的加密管理,同时可探索将脚本与外部工具(如Excel、数据库)集成以增强结果分析能力。
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