python提取图片型pdf中的文字(提取pdf扫描件文字)

2023-12-17 18:05:19

前言

文字型pdf提取,python的库一大堆,但是图片型pdf和pdf扫描件提取,还是有些难度的,我们需要用到OCR(光学字符识别)功能。

一、准备

1、安装OCR(光学字符识别)支持库

首先要安装pytesseractTesserac OCR,Tesseract OCR是一种广泛使用的OCR工具,它可以用于从图像中提取文字。Tesseract OCR具有较高的识别精度和速度,同时支持多种语言。在Python中,可以使用pytesseract库来调用Tesseract OCR。

(1)安装pytesseract库:
pip install pytesseract
(2)安装Tesseract OCR程序
下载安装

github下载地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

国内下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

如果要识别中文的话,要安装3.0以上的版本,我这里以国内下载地址为例,下载5.0版本,如图:
在这里插入图片描述

下载完成之后,双击打开,一路next即可,自己选择好安装位置,后面要配置环境变量的。

配置环境变量

我的安装位置如图:
在这里插入图片描述

找到系统变量的path,点击编辑,如图:

在这里插入图片描述

新建一个环境变量,变量的值是tesseract的安装位置,如图:
在这里插入图片描述

点击确定之后,在系统变量界面,点击新建,新建一个系统变量,名称为TESSDATA_PREFIX,值为安装目录下的tessdata目录位置,如图:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
一路点击确定即可。

下载中文包

软件默认使用的是英文包,只能识别英文,我们现在下载配置中文包,下载地址:

github:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

gitcode(国内):https://gitcode.com/mirrors/tesseract-ocr/tessdata/tree/main?utm_source=csdn_github_accelerator&isLogin=1

建议选择国内地址,下载速度比较快,我们下载五个包,分别是:eng.traineddata、chi_sim.traineddata、chi_sim_vert.traineddata、chi_tra.traineddata、chi_tra_vert.traineddata,如图:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

第一个是英文包,后面四个是中文包,sim开头是简体,tra开头是繁体,点击进去,点击右侧的下载,将五个包下载下来,如图:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

下载完成之后,复制到tesseract安装目录下的tessdata文件夹下,如图:
在这里插入图片描述
在命令行输入tesseract -v,显示tesseract的版本号,就表示安装完成了,如图:
在这里插入图片描述

现在安装工作就完成了。

测试图片识别

测试图片如下:
在这里插入图片描述
测试代码:

import pytesseract
from PIL import Image

# (1)配置tesseract安装路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'F:\tesseract\tesseract.exe'

text = pytesseract.image_to_string(Image.open(r'1-26.jpg'))
print(text)

结果如下:
在这里插入图片描述

如果我们不想每次代码都去配置tesseract的安装路径的话,可以直接在源文件里面修改,我们找到如图的文件,将框出来的地方修改成安装路径即可:
在这里插入图片描述

(2)安装其他库
pip install PyMuPDF PIL

二、正式提取图片型pdf的文字

代码如下:

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Date   :2023/12/17
"""
import fitz
import pytesseract
from PIL import Image
import io

# (1)配置tesseract安装路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'F:\tesseract\tesseract.exe'

# (2)打开pdf文件
pdf_file = fitz.open(r'一户一宅.pdf')

# (3)遍历pdf的每一页
for page_num in range(len(pdf_file)):
    # 获取页面
    page = pdf_file[page_num]

    # 提取页面上的图像
    image_list = page.get_images(full=True)

    for image_index, img in enumerate(image_list):
        # 提取图像
        xref = img[0]
        base_image = pdf_file.extract_image(xref)
        image_bytes = base_image["image"]

        # 将字节转换为PIL图像
        image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))

        # 使用pytesseract对图像进行ocr
        text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')

        # 打印结果
        print(f"Page {page_num + 1}, Image {image_index + 1}:")
        print(text)

# 关闭pdf文件
pdf_file.close()

结果如下:
在这里插入图片描述

总结

需要注意的是,Tesseract OCR对于一些复杂或低质量的图像可能识别效果不佳。

提示

对于文字型pdf的提取,可以看这几篇文章:

https://blog.csdn.net/weixin_43856625/article/details/134705266

https://www.jianshu.com/p/8fbb662bd6f7

https://blog.csdn.net/Achernar0208/article/details/129199937

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_47188967/article/details/135044454
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。