一、常用的OCR识别工具
先上一个表，分享一下我最近接触到的三个OCR引擎，其实各有各的特点，说不上最好和最坏，按需使用。
| 识别引擎 | python库 | 识别准确度 | 识别速度 | 特点 |
| tesseract | pytesseract | 较差 | 最慢 | 可二次训练，可调整识别速度，可识别复杂布局 |
| paddleOCR | ppstructure | 较好 | 最快 | 表格识别准确 |
| CnOCR | Pix2Text | 一般 | 一般 | 中文识别率不错，能识别公式转化为Latex |
这里需要强调一个问题，识别准确度是针对手写体、内容残缺或者噪声较多的图片，如果是清晰度高的纯文本图片，这几个引擎实测识别率都在99%以上，非常准确。至于识别速度的问题，最慢的tesseract在识别一篇20页的论文PDF（识别结果一千多行）的时候，也大概只用了2-3分钟，这个按照项目需求选用吧。
二、确定布局情况的分割方法
2.1、在线分割工具
如果只有少量的图片，那就可以直接对图片下手，然后随便使用一个OCR工具即可
免费的图片分割网站：Split PDF pages in the middle using DeftPDF online for free
2.2、代码分割
如果能够确定批量图片的布局情况，比如确定图片都是双栏的布局，也可以使用一个分割脚本。就是获取图片的宽高，然后将图片拆分为高度不变，宽度为原图的一半就行（如果不是均分的两栏就按照实际比例分割）这个实现代码到处都是，就不占用篇幅赘述了。
三、重点：布局不规律，无法事先预料情况下的内容识别
3.1、需求重述
①问题
最近做了一个需求，要求用户上传论文的PDF，然后就能通过OCR获取其中的信息，关键是要做成一个web的功能，面向一般的用户，再加上论文的布局是复杂多样的，没法预设。
可是如果把双列内容不做任何处理去识别，结果往往是将左边一列的第一行和右边一列的第一行视作同一行，可真正的阅读顺序应该是将左边一列读完再读右边一列的第一行。
②解决
后来寻思让用户指出哪几页是双栏，哪几页是单栏，这样不但麻烦，而且有的页面同时有单栏和双栏（图片表格单栏，正文双栏），用户体验肯定不好，最后发现pytesseract是可以处理内容的位置信息，识别布局情况，并且可以按照正常的阅读习惯将识别的内容拼接，于是问题迎刃而解。
3.2、代码实现
废话不多说，上代码，记得提前安装tesseract引擎，并下载需要的训练库。
import pytesseract from PIL import Image import os import fitz # 设置TESSDATA_PREFIX环境变量，这是你自己的训练库所在位置，训练库去官网下载 # os.environ['TESSDATA_PREFIX'] = r'D:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata' # 设置Tesseract OCR引擎的路径，下载的引擎路径 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' def recognize_text_from_pdf(pdf_path, output_path, language='eng+chi_sim'): # 打开PDF文件 pdf_document = fitz.open(pdf_path) all_text = "" # 将PDF的每一页转化为图片，再识别内容 for pg in range(pdf_document.page_count): page = pdf_document[pg] rotate = int(0) # 清晰度在这改(设为1.33333333是1056x816像素;设为2是>1584x1224像素) zoom_x = 2 zoom_y = 2 mat = fitz.Matrix(zoom_x, zoom_y).prerotate(rotate) pix = page.get_pixmap(matrix=mat, alpha=False) image = Image.frombytes("RGB", [pix.width, pix.height], pix.samples) # 使用Tesseract OCR引擎识别图片中的文本 text = pytesseract.image_to_string(image, lang=language) all_text += text + "\n\n" # 关闭PDF文件 pdf_document.close() with open(output_path+'/'+'pdf1output.txt', 'w', encoding='utf-8') as file: file.write(all_text) # PDF路径和输出路径 pdf_path = './data/chinese.pdf' output_folder = './output' recognize_text_from_pdf(pdf_path, output_folder)
3.3、测试效果
测试下方这张从论文中拆分出来的图片，其中图表都是单栏，正文是双栏。识别结果完全符合读者的阅读顺序（只是图表内容可能会错位，这个方面tesseract确实不太行）
编辑
四、总结
这个故事告诉我们要多尝试不同的库和引擎，尤其是需求比较偏门或者少见的时候。同一个方向不同的库所擅长的领域是不一样的。
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