使用場景
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
可以安裝3.7及以上版本
下載地址： https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 使用最新版本即可
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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