如何使用Python进行PDF图片识别OCR

使用场景

使用图片识别可以快速提取图片中的信息,方便高效。

Python并不能直接对PDF进行识别,所以如果是识别PDF的话,需要先将PDF转化为图片,然后再进行识别。

必备工具

  • Python

可以安装3.7及以上版本

  • tesseract-ocr

下载地址: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 使用最新版本即可

  • 需要用到的库
pip install pillow
pip install opencv-python
pip install fitz
pip install PyMuPDF
pip install pytesseract

代码示例

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):
  # 打开PDF文件
  pdf = fitz.open(pdfPath)
  # 逐页读取PDF
  for pg in range(0, pdf.pageCount):
    page = pdf[pg]
    # 设置缩放和旋转系数
    trans = fitz.Matrix(zoom_x, zoom_y).preRotate(rotation_angle)
    pm = page.getPixmap(matrix=trans, alpha=False)
    # 开始写图像
    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)
# 依赖opencv
img=cv.imread(img_path)
text=pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(img),lang='chi_tra')
# 不依赖opencv写法
# text=pytesseract.image_to_string(Image.open(img_path))
print(text)

总结

识别清晰的文字图片的时候准确率非常高

但是识别手写体的话效果不太好

注意事项

在安装tesseract-ocr 的时候一定要记得选择对应的语言,不然是无法正常使用的。

以上就是如何使用Python进行PDF图片识别OCR的详细内容,更多关于python pdf图片识别ocr的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • python实现图片,视频人脸识别(dlib版)

    图片人脸检测 #coding=utf-8 import cv2 import dlib path = "img/meinv.png" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Pytho

  • python识别验证码图片实例详解

    在编写自动化测试用例的时候,每次登录都需要输入验证码,后来想把让python自己识别图片里的验证码,不需要自己手动登陆,所以查了一下识别功能怎么实现,做一下笔记. 首选导入一些用到的库,re.Image.pytesseract.selenium.time import re # 用于正则 from PIL import Image # 用于打开图片和对图片处理 import pytesseract # 用于图片转文字 from selenium import webdriver # 用于打开网站

  • python实现图像,视频人脸识别(opencv版)

    图片人脸识别 import cv2 filepath = "img/xingye-1.png" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haar

  • 如何利用Python识别图片中的文字

    一.前言 不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章,你非常喜欢,但是不能复制.或者像百度文档一样,只能复制一部分,这个时候我们就会选择截图保存.但是当我们想用到里面的文字时,还是要一个字一个字打出来.那么我们能不能直接识别图片中的文字呢?答案是肯定的. 二.Tesseract 文字识别是ORC的一部分内容,ORC的意思是光学字符识别,通俗讲就是文字识别.Tesseract是一个用于文字识别的工具,我们结合Python使用可以很快的实现文字识别.但是在此之前我们需

  • python实现百度OCR图片识别过程解析

    这篇文章主要介绍了python实现百度OCR图片识别过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import base64 import requests class CodeDemo: def __init__(self,AK,SK,code_url,img_path): self.AK=AK self.SK=SK self.code_url=code_url self.img_path=img_path self.ac

  • Python3使用腾讯云文字识别(腾讯OCR)提取图片中的文字内容实例详解

    百度OCR体验地址: https://ai.baidu.com/tech/imagerecognition/general 腾讯OCR体验地址: https://cloud.tencent.com/act/event/ocrdemo 测试结果是:腾讯的效果要比百度的好 腾讯云目前额度是: 每个接口 1,000次/月免费,有6个文字识别的接口,一共是6,000次/月 百度接口调用之前写过文章 python实现百度OCR图片识别过程解析 使用步骤 1.注册账号: https://cloud.tenc

  • python 利用百度API识别图片文字(多线程版)

    #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun 12 09:37:38 2018 利用百度api实现图片文本识别 @author: XnCSD """ import glob from os import path import os from aip import AipOcr from PIL import Image from queue impor

  • python图片验证码识别最新模块muggle_ocr的示例代码

    一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 因模块过新,阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像,因此手动指定使用境外源,为了提高依赖的安装速度,可预先自行安装依赖:tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml 三.使用代码 # 导入包 import muggle_ocr # 初始化:model_type 包含了 ModelType.OCR/Model

  • Python基于内置库pytesseract实现图片验证码识别功能

    这篇文章主要介绍了Python基于内置库pytesseract实现图片验证码识别功能,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 环境准备: 1.安装Tesseract模块 git文档地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 下载后就是一个exe安装包,直接右击安装即可,安装完成之后,配置一下环境变量,编辑 系统变量里面 path,添加下面的安装路径: 2.如果您想使用其他语言,请下载相应的

  • 基于Python实现对PDF文件的OCR识别

    最近在做一个项目的时候,需要将PDF文件作为输入,从中输出文本,然后将文本存入数据库中.为此,我找寻了很久的解决方案,最终才确定使用tesseract.所以不要浪费时间了,我们开始吧. 1.安装tesseract 在不同的系统中安装tesseract非常容易.为了简便,我们以Ubuntu为例. 在Ubuntu中你仅仅需要运行以下命令: 这将会安装支持3种不同语言的tesseract. 2.安装PyOCR 现在我们还需要安装tesseract的Python接口.幸运的是,有许多出色的Python接

随机推荐