图文识别0难度上手~基于飞浆对pdf简易ocr并转txt

在这里插入图片描述

前言

本篇pdf适用windows对视觉识别0基础的的纯小白用户。大佬请绕道~~
注意:
本项目pdf的ocr对于表格、画图文字,水印等干扰没做任何处理,因此希望各位使用该功能的pdf尽量不要含有这些干扰项,以免影响翻译效果。

流程

1.构建环境

用conda创建一个虚拟python环境

conda crate -n pp python==3.11

2.安装包

安装飞浆paddle 和paddleocr
gpu版本

pip install paddlepaddle-gpu paddleocr

cpu版本

pip install paddlepaddle paddleocr

pdf转图片工具

https://github.com/oschwartz10612/poppler-windows/releases

pip install pdf2image

3.具体代码

假设在我们有一堆pdf文件在pdfs文件夹中,我们需要将其每个pdf文件转成对应的txt文件。则可使用如下代码


from pdf2image import convert_from_path
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os
# 将 PDF 文件转换为图片列表
files = os.listdir('pdf')for file in files:if not file.endswith('.pdf'):print(file)continuetxt = file.replace('.pdf', '.txt')if os.path.exists('txt/'+txt):continuetxt_writer = open('txt/'+txt, 'w',encoding='utf-8')images = convert_from_path('pdf/'+file)# print(type(images))# print(images[0])# image = cv2.cvtColor(np.array(images[0]), cv2.COLOR_RGB2BGR)from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr# 创建 PaddleOCR 实例ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch',use_gpu=True)  # 默认使用英文模型,可以通过 lang 参数切换到中文模型# 遍历每一张图片并识别文字for i, image in enumerate(images):print('第{}张图片'.format(i+1))# 转换图片为可用于识别的格式# source = image.convert('RGB')image = cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)        # image.save(f'page_{i}.jpg')# 识别图片中的文字result = ocr.ocr(image, cls=True)# 打印识别结果try:for lines in result:for line in lines:# print(line[1][0])txt_writer.write(line[1][0]+'\n')except:print(file+'识别失败')txt_writer.close()

4.注意

由于本代码仅能简单提取pdf的文字,所以一旦出图片或者表格之类会导致该页识别效果变差,敬请谅解~

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。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/41267.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【c语言】轻松拿捏自定义类型

🌟🌟作者主页:ephemerals__ 🌟🌟所属专栏:C语言 目录 前言 一、结构体 1.结构体类型的定义和使用 1.1 结构体类型声明 1.2 结构体变量的创建和初始化 1.3 结构体变量成员的访问 1.4 结构体的特殊声…

三万字带你一遍跑通uer

三万字带你一遍跑通uer 参考文档 今天给大家介绍个非常强大的项目uer,集成了许多可以做自然语言的东西,效果的话也非常好,很适合企业级的应用! 1. 先将项目uer从github拉取下来(zip或git都ok) 2. 用pycha…

HTTP代理服务器:深度解析与应用

“随着互联网的飞速发展,HTTP代理服务器在网络通信中扮演着越来越重要的角色。它们作为客户端和服务器之间的中介,不仅优化了网络性能,还提供了强大的安全性和隐私保护功能。” 一、HTTP代理服务器的概念与作用 HTTP代理服务器是一种能够接…

价值499的从Emlog主题模板PandaPRO移植到wordpress的主题

Panda PRO 主题,一款精致wordpress博客主题,令人惊叹的昼夜双版设计,精心打磨的一处处细节,一切从心出发,从零开始,只为让您的站点拥有速度与优雅兼具的极致体验。 从Emlog主题模板PandaPRO移植到wordpres…

兴业小课堂|什么是法拍房助拍机构?如何挑选靠谱的助拍机构?

随着法拍房市场的不断发展和扩大 使法拍房数量的增加 其交易的复杂性和专业性需求也日益凸显 这促使了专门机构的出现来满足市场需求 法拍房助拍机构存在的原因主要有以下几点: 1.专业知识和经验: 法拍房的交易流程相对复杂,涉及到法律法…

【全网最全ABC三题完整版】2024年APMCM第十四届亚太地区大学生数学建模竞赛(中文赛项)完整思路解析+代码+论文

我是Tina表姐,毕业于中国人民大学,对数学建模的热爱让我在这一领域深耕多年。我的建模思路已经帮助了百余位学习者和参赛者在数学建模的道路上取得了显著的进步和成就。现在,我将这份宝贵的经验和知识凝练成一份全面的解题思路与代码论文集合…

第六节:如何解决@ComponentScan只能扫描当前包及子包(自学Spring boot 3.x的第一天)

大家好,我是网创有方,继上节咱们使用了Component和ComponentScan的方法实现了获取IOC容器中的Bean,但是存在一个问题,就是必须把AppConfig和要扫描的bean类放在同一个目录下,这样就导致了AppConfig类和bean类在同一个目…

6.8应用进程跨网络通信

《计算机网络》第7版,谢希仁 理解socket通信

成都仅需浏览器即可快速查看的数据采集监控平台!

LP-SCADA数据采集监控平台无需额外客户端,只需要一个标准的Web浏览器,用户可以迅速访问系统并开始使用,同时支持跨平台访问。一个用户可监控多个过程,多个用户可以监控同一过程,真正实现了数据的开放性及过程信号的透明…

CVPR2024自动驾驶轨迹预测方向的论文整理

2024年自动驾驶轨迹预测方向的论文汇总 1、Producing and Leveraging Online Map Uncertainty in Trajectory Prediction 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2403.16439 提出针对在线地图不确定性带给轨迹预测的影响对应的解决方案。 在轨迹预测中,利用在…

【产品与技术双视角】初创团队利用小程序云基础设施“低成本试错”

文章目录 前言一、产品视角之三大困难二、技术视角之难以抉择三、利用小程序云基础设施“低成本试错” 前言 学生团队和初创团队在没有得到风投之前,想要做出一款产品太难了,难在哪呢?难在没有资源。用最狭隘的视角看这个资源:人…

SSM中小学生信息管理系统-计算机毕业设计源码02677

摘要 随着社会的发展和教育的进步,中小学生信息管理系统成为学校管理的重要工具。本论文旨在基于SSM框架,采用Java编程语言和MySQL数据库,设计和开发一套高效、可靠的中小学生信息管理系统。中小学生信息管理系统以学生为中心,通过…

hitcontraining_uaf

BUUCTF[PWN][堆] 题目:BUUCTF在线评测 (buuoj.cn) 程序del是没有将申请的指针清零,导致可以再次调用输出print。 查看add_note函数:根据当前 notelist 是否为空,来申请了一个8字节的空间将地址(指针)放在notelist[i]中&#xff…

野指针的概念 如果规避野指针

目录 野指针的概念 有关野指针的代码 如何规避野指针 野指针的概念 野指针就是指针指向的位置是不可知的&#xff08;随机的&#xff0c;不正确的&#xff0c;没有明确限制的&#xff09; 有关野指针的代码 指针未初始化&#xff1a; #include<stdio.h> int main…

使用 mongo2neo4j 和 SemSpect 通过各种方式进行图探索

用于可视化和探索每个 MEAN 堆栈背后的数据图的 ETL 您是否正在努力回答有关 MEANS Web 服务数据的紧急问题&#xff1f;哪里有 BI 可以快速回答“上个季度哪些亚洲的artisan.plus 用户触发了订单&#xff1f;”这个问题&#xff0c;而无需编写查询&#xff1f;使用 mongo2neo4…

深度学习每周学习总结N3(文本分类实战:基本分类(熟悉流程)、textCNN分类(通用模型)、Bert分类(模型进阶))

&#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客&#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 | 接辅导、项目定制 目录 0. 总结&#xff1a;1. 前期准备环境安装 2. 文本分类基本流程a. 加载数据b.构建词典c.生成数据批次和迭代器d.定义模型及实例e. 定义…

Linux搭建hive手册

一、将hive安装包上传到NameNode节点并解压 1、删除安装MySQL时的.rpm文件 cd /opt/install_packages/ rm -rf *.rpm 2、将安装包拖进/install_packages目录 3、解压安装包 tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/softs/ 4、修改包名 cd /opt/softs mv apache-…

力扣双指针算法题目:复写零

1.题目 . - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 2.解题思路 本题要求就是对于一个数组顺序表&#xff0c;将表中的所有“0”元素都向后再写一遍&#xff0c;且我们还要保证此元素之后的元素不受到影响&#xff0c;且复写零之后此数组顺序表的总长度不可以改变&#xff0c;…

OpenCV 灰度直方图及熵的计算

目录 一、概述 1.1灰度直方图 1.1.1灰度直方图的原理 1.1.2灰度直方图的应用 1.1.3直方图的评判标准 1.2熵 二、代码实现 三、实现效果 3.1直方图显示 3.2 熵的计算 一、概述 OpenCV中的灰度直方图是一个关键的工具&#xff0c;用于分析和理解图像的灰度分布情况。直…

12 Dockerfile详解

目录 1. Dockerfile 2. Dockerfile构建过程 2.1. Dockerfile编写规则&#xff1a; 2.2. Docker执行Dockerfile的大致流程 2.3. 总结 3. Dockerfile指令 3.1. FROM 3.2. MAINTAINER 3.3. RUN 3.4. EXPOSE 3.5. WORKDIR 3.6. USER 3.7. ENV 3.8. VOLUME 3.9. ADD …