PaddleOCR pdf

### 如何使用 PaddleOCR 进行 PDF 文档 OCR 识别 PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的 OCR 工具，具有多语言支持、强大的模型库以及高效的文本检测能力。为了实现对 PDF 文件的 OCR 识别，通常需要先将 PDF 转换为图像格式（如 PNG 或 JPEG），然后再利用 PaddleOCR 对这些图像进行文字提取。 #### 将 PDF 转换为图像 可以借助 Python 中的 `pdf2image` 库来完成这一操作。该库允许用户指定 DPI 和其他参数以控制输出图像的质量。 ```python from pdf2image import convert_from_path def pdf_to_images(pdf_path, dpi=300): images = convert_from_path(pdf_path, dpi=dpi) image_paths = [] for i, image in enumerate(images): image_path = f"page_{i + 1}.png" image.save(image_path, "PNG") image_paths.append(image_path) return image_paths ``` 上述代码会读取 PDF 并将其每一页保存为单独的 PNG 图像文件[^1]。 #### 使用 PaddleOCR 进行 OCR 识别 一旦获得了图像列表，就可以通过调用 PaddleOCR 来执行 OCR 任务。下面是一个简单的例子展示如何加载并运行 PaddleOCR： ```python from paddleocr import PaddleOCR # 初始化 PaddleOCR 实例，默认开启 GPU 加速 (如果可用的话)，设置 lang 参数可以选择不同的语言模型 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="en") def ocr_on_images(image_paths): results = {} for path in image_paths: result = ocr.ocr(path, cls=True) text_results = [line[1][0] for line in result] results[path] = text_results return results ``` 这里我们创建了一个名为 `ocr_on_images` 的函数，用于遍历所有的图片路径并对它们逐一应用 OCR 技术。最终返回的是一个字典结构，其中键是原始图片的名字而值则是对应的被识别出来的字符串数组[^2]。 #### 合并结果 最后一步是对来自不同页面的结果进行整理和合并。这可能涉及到去除冗余空白符、连接断句等问题。具体逻辑取决于实际需求。 ```python def merge_ocr_results(results): merged_text = "" for page, texts in sorted(results.items()): merged_text += "\n".join(texts) + "\n\n--- Page Separator ---\n\n" return merged_text.strip() ``` 此方法按照页码顺序排列各部分的内容，并在每两页之间插入分隔线以便区分[^3]。 --- ### 注意事项 - **性能优化**：对于非常大的 PDF 文件或者高分辨率扫描件来说，可能会消耗较多内存资源，在这种情况下考虑降低 DPI 设置或采用批量处理方式。 - **错误处理**：增加异常捕获机制可以帮助程序更稳健地面对各种输入情况下的潜在问题。