pdf OCR

本文介绍了几种常用的PDF转Word及其他可编辑格式的软件,包括ABBYY FineReader、InftyReader及Word内置功能。这些工具支持OCR识别,尤其适用于处理包含文字、图片、表格等内容的PDF文件。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

pdf转word等其他可排版编辑格式的软件:

ABBYY Finereader: 老牌OCR软件了,支持各种文字、图片、表格的识别,效率比较高,中文的识别效果也很好,公式的转换效率较差。

InftyReader:可识别英文和日文,对公式的识别和转换还可以,表格等排版模式的识别有些差。试用版一天可以识别 五张png 图片,不过可以将电脑时间往后调。

word:用word打开pdf,会自动尝试转换。如果源文档是用word。LaTeX等软件生成的格式化的pdf,那么反转的效果比较好。如果源文档是图片扫描形式的pdf,需要进行OCR识别,那么转换效果较差。

转载于:https://www.cnblogs.com/followyourheart/p/9120414.html

03-23
### PDF OCR 技术实现 PDF OCR(光学字符识别)技术的核心在于通过算法将扫描版PDF或其他不可编辑的PDF文件中的图像内容转换为可编辑、可检索的文字。这一过程通常涉及以下几个主要阶段: 1. **预处理**: 对输入的PDF文件进行初步分析,判断其是否为纯扫描件或混合型文档。如果是扫描件,则需要对其进行二值化、去噪等操作以提高OCR精度[^1]。 2. **文字检测与分割**: 使用计算机视觉方法定位页面上的文本区域,并将其划分为独立的小块以便后续单独处理。此步骤可以借助深度学习模型完成更精确的结果获取[^3]。 3. **字符识别**: 应用专门训练过的神经网络来逐字解读这些被分离出来的片段, 这部分工作由像Tesseract或者PaddleOCR这样的开源库承担[^2][^3]. 4. **后处理优化**: 将得到的原始字符串序列整理成最终输出形式之前还需要经历一些修正措施比如拼写校正以及布局重建等工作流环节. ### 工具推荐 以下是几款适用于不同场景需求下的优秀PDF OCR解决方案: #### Chunkr - 特点: 提供多种模式(Auto/All/Off), 用户可以根据实际情况灵活调整哪些部分内容应该接受OCR处理. - 实现方式: 基于Amazon Textract服务构建而成,在线平台无需本地部署即可快速上手使用. #### PaddleOCR集成方案 - 特点: 开源项目支持多国语言识别,具备较高的定制性和扩展能力。 - 配置难度较高但性能优越,适合有一定编程基础的技术人员采用。 #### pdf-extract-api - 特点: 自带OCR引擎可以直接嵌入到现有业务逻辑当中形成闭环式的自动化流水线作业环境。 - 功能全面覆盖从前端上传至后台解析整个链条的所有必要节点。[^4] ```python from paddleocr import PaddleOCR # 初始化PaddleOCR实例 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') def extract_text_from_pdf(pdf_path): result = ocr.ocr(pdf_path, cls=True) text_list = [] for line in result: text_list.append(line[-1][0]) # 获取每行的文本 return "\n".join(text_list) if __name__ == "__main__": extracted_content = extract_text_from_pdf('example.pdf') print(extracted_content) ``` 上述代码展示了如何利用PaddleOCR库读取一份名为`example.pdf` 的PDF 文件内的所有可见文字信息。
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