python实现图片式PDF转可搜索word文档[OCR](已打包exe文件)

news2024/11/20 10:35:02

目录

 1、介绍

1.1、痛点

1.2、程序介绍

2、安装方式

2.1、🔺必要环节

2.2、脚本安装

2.2.1、不太推荐的方式

2.2.2、节约内存的方式

2.3、⭐完整版安装

3、使用

3.1、最终文件目录

3.2、主程序

3.2.1、绝对路径

3.2.2、是否为书籍

3.2.3、⭐截取区域

3.2.4、⭐进程数

3.3、运行完成

3.4、保存路径

4、代码详解

4.1、思路

4.2、交互

4.3、提取图片

4.4、裁剪图片

4.5、删除不必要的内容

4.5、⭐OCR处理

4.5.1、处理裁剪后的图片

4.5.2、写入文件

5、⭐完整源代码


🍃作者介绍:双非本科大三网络工程专业在读,阿里云专家博主,专注于Java领域学习,擅长web应用开发、数据结构和算法,初步涉猎Python人工智能开发和前端开发。
🦅主页:@逐梦苍穹

📕所属专栏:项目
🍔您的一键三连,是我创作的最大动力🌹

 1、介绍

程序下载:

链接:https://pan.baidu.com/s/1kK1cBRwPMgnWBP2L43rs9Q?pwd=1234

提取码:1234

1.1、痛点

这是一个处理图片式PDF文件转换为可搜索的文字式word文档的程序,该程序是为了解决如下痛点:

①各软件的识别付费

fa6f1e8b168d4325956ca3527485c04b.png

②网页在线转换有大小限制

③开源的程序识别准确率略有不足(这个是比较有名的开源软件umi-ocr,准确率能达到百分之95)

dc468e3c5c884f1c94e60af13e60943d.png

1.2、程序介绍

这个程序最终是打包成了exe可执行程序(后面会详细讲解),没有做GUI图形化界面,用户和程序的交互在命令行窗口执行。

这个项目涉及的技术点包括:

  1. 文件操作:使用Python的os和shutil模块进行文件夹和文件的创建、删除和操作。这些模块提供了对文件系统的访问和操作,允许您在项目中进行文件和文件夹的管理。
  2. 图像处理:使用OpenCV和PIL库进行图像的裁剪、保存和处理。OpenCV是一个广泛用于计算机视觉任务的开源计算机视觉库,而PIL(Python Imaging Library)则提供了处理图像的基本功能,例如打开、保存、裁剪和调整图像大小。
  3. PDF处理:使用PyMuPDF(fitz)库进行PDF文档的处理和图像提取。PyMuPDF是一个用于处理PDF文件的Python库,可以用于提取PDF中的文本、图像等内容,并对PDF文档进行各种操作。
  4. 并发编程:使用Python的线程和线程池进行并发处理,加快图像处理和OCR识别速度。线程和线程池允许程序在同一时间执行多个任务,提高了程序的效率,尤其在需要处理大量图像或进行OCR识别时尤为重要。
  5. OCR识别:使用cnocr库进行中文OCR识别,并将识别结果写入Word文档。cnocr是一个用于中文OCR识别的Python库,能够对中文文本进行识别,这对于处理包含中文的文档或图像非常有用。
  6. 用户输入处理:使用Python的input函数接收用户输入,根据用户输入执行不同的处理逻辑。这样可以使程序更加灵活,能够根据用户需求进行不同的操作。
  7. 异常处理:使用try-except结构进行异常处理,确保程序在出现异常时能够正常处理并给出相应提示。这有助于提高程序的稳定性和可靠性,尤其在处理文件和网络请求时非常重要。

这个项目主要用于将PDF文档中的图片提取出来,并对提取的图片进行裁剪、OCR识别,最后将识别结果写入Word文档。通过结合多种技术,实现了从PDF文档到图像处理再到文本识别的全流程自动化。

2、安装方式

这个程序一共有两种安装方式。

无论哪种安装方式,都是即装即用,也就是说,当年不需要的时候,把这个程序所在的文件夹整个删除即可,不会有残留。

需要的内容都存入百度网盘了。下载对应的zip压缩包解压即可。

OCR-program-transition-all.zip是完整版,直接就可以用!

OCR-program-transition-empty-bat.zip是脚本安装版,需要用户按照指引来操作,才可使用。

推荐使用完整版

2.1、🔺必要环节

这个程序有两个依赖项,需要手动安装!(也在网盘内)。即:

1e41f1934bec499aa12c32500fb83ac6.png

安装过程一路默认即可。

安装后:

59262e98c2064db9a4b604df8460b8a8.png

2.2、脚本安装

目录结构如下:

96362f98d67342af946f0a16473231a4.png

2.2.1、不太推荐的方式

这个项目需要依赖到C++的一些库,根据报错信息,是建议直接安装C++编译器Visual Studio:

7d564a27569245e4b673e9d14b62c2d0.png

虽然能做到完全解决这个报错,但是很大的缺点是:这玩意太大了……

2.2.2、节约内存的方式

这种方式,能不能成功,看点运气…

第一步:先安装上文提到的两个exe文件

第二步:运行“初始化脚本-1”文件

第三步:运行“初始化脚本-2”文件,此文件运行过程会非常久,因为这是在该文件夹下面安装项目所需依赖环境。不出意外的话,第三步安装到最后一个的时候,会报错,提示缺少C++ 14.0。

第四步:此时需要点开上文提到的两个装好的程序,右键,选择修改:

d1d876f2f4fc4d9f8a91c5baa7f89fcb.png

点击修复:

017072714d434a20bebe5ffda30da16b.png

然后重启。

第五步:重启后,重复第三步到第五步的操作(此时第三步的运行速度会很快了),连续操作超过三次,就…建议直接下载完整版吧…(这地方有点玄学,不是百分百能解决…程序作者本人整了三天了!程序就像捉摸不透的人一样,有时成功有时失败)

2.3完整版安装

完整版的目录,即是下文的最终文件目录。完整版则非常简单,下载-解压-运行主程序一气呵成。

请看下文分解。

3、使用

3.1、最终文件目录

ca291dad571445388ab02f27a6429654.png

49e918be5d714346bfcff9b57920f6a3.png

3.2、主程序

找到主程序:

962802f544e04cb290430c34a779cff9.png

双击运行,按照交互窗口填写对应的内容(如果长时间没有响应,请按一下空格键即可):

196cd0a932c643509f4065e35476ebbc.png

3.2.1、绝对路径

目标文档,鼠标右键,点击安全,即可看见绝对路径:

d494097bc19d48399fe28fdba949ffed.png

3.2.2、是否为书籍

作者认为,如果是书籍的话,最好把文档前面的"封面+目录"以及末尾倒数几页的"致谢"内容去除,以提高正确率和可阅读性。该程序不识别格式,所以这样能最大化得到文字信息。

3.2.3截取区域

如果这是一个电子书的PDF文档,为了识别文字的结果更加准确,方便读者搜索查阅内容,作者认为可以把每一页书的顶部区域的标注去掉,例如这种区域:

730a9d5d16d04329bd9be041391b6adc.png

这种区域与正文内容无关,可以去掉。

那么如何确定好去掉区域的所占比例呢?下面细说:

使用微信截图功能,确定这个图片的“最大高度”,再确定截取区域的“高度”,二者相除,即可得到比例,图解如下:

0f8cbdd1877d4e819cd51bf883edfa46.png

3.2.4进程数

进程数决定了这个多线程程序的执行速度,但也不是数字填的越高越好。

下面给出几个数值参考:

游戏本->20线程

全能本->10-18线程

轻薄本->建议12线程以下

3.3、运行完成

运行完成的结果显示:转换后的文字列表内容+提示信息:

39a347125e5145a1b58d1ba216572d02.png

b4e26d619d314385af3d7c487fd1b4e4.png

3.4、保存路径

程序运行完成后,默认的保存路径为PDF文件的同目录下。

4、代码详解

4.1、思路

需求是图片式PDF识别转换为文字式可搜索word:

第一步:告诉用户这个产品->介绍

第二步:用户输入图片式PDF的路径(需要的是绝对路径)

第三步:该PDF文档是否是书籍,是:删除非正文的页面(封面、目录、结尾)->在后续步骤执行删除;否,不执行删除操作

第四步:询问是否需要截取图片区域(是,输入截取的比例;否,截取比例制为0)->立即执行->提取到新的文件夹

第五步:用户输入本次运行过程中用到的进程数(游戏本可以输入20,全能本10-15,其他建议10甚至是8以下)

第六步:删除不要的图片区域

第七步:开始处理,把结果写入到PDF同路径下删除过程性文件

第八步:删除过程性文件,把处理结果和处理后的文件路径告诉用户

4.2、交互

a22709fc3e194085bab76b649987f71d.png

4.3、提取图片

提取图片式PDF文件的每一页,保存到一个临时图片文件夹下面:

4832571035b84d899309ec1e4022aeb2.png

f00f5a0f57e54c168eca88ea2f563cd0.png

4.4、裁剪图片

0e07bf6f95314878a2b8c2e56ab2c584.png

ce4ac0e604db4d1688bfd48bef00a875.png

4.5、删除不必要的内容

4fcf512ad65f436085d8c599ed9c5974.png

3160c490209e4cdd9885db73b5b233ea.png

4.5OCR处理

f5d833874224440bb4e10f14507b333a.png

4.5.1、处理裁剪后的图片

ef6a1299b75a4af8b85c28c2b9e22c8e.png

b03c5425d1e44c41a9c6b70dd4004e45.png

4.5.2、写入文件

78cca0aface446a1b1763b5109ee93f5.png

7f634ecff0ce46799c2ddc6dd630a3be.png

5、⭐完整源代码

代码即注释:

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author:逐梦苍穹
# @Time: 2024/1/18 1:23
import os
import cv2
import fitz
import shutil
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from cnocr import CnOcr
from tqdm import tqdm
from PIL import Image
from docx import Document


def mkdir(folder_path):
    os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)


def get_max_folder_number(folder_path):
    image_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp'))]
    return len(image_files)


def crop_top_and_save(args):
    i, image_path, output_path, crop_percentage = args
    image = cv2.imread(image_path)
    height = image.shape[0]
    crop_pixels = int(height * crop_percentage)
    cropped_image = image[crop_pixels:, :]
    cv2.imwrite(output_path, cropped_image)
    print(f"Image {i + 1} cropped and saved: {output_path}")


def startCutImage(input_folder, output_folder, crop_percentage, max_workers_input):
    mkdir(output_folder)
    max_folder_number = get_max_folder_number(input_folder)
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers_input) as executor:
        args_list = [
            (i, os.path.join(input_folder, f'{i + 1}.jpg'), os.path.join(output_folder, f'{i + 1}.jpg'), crop_percentage)
            for i in range(max_folder_number)
        ]
        executor.map(crop_top_and_save, args_list)


def get_max_folder_number(folder_path):
    image_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp'))]
    return len(image_files)


def delete_images(folder_path, start_index, end_index):
    for i in range(start_index, end_index + 1):
        imageStr = str(i) + ".jpg"
        file_path = os.path.join(folder_path, imageStr)
        os.remove(file_path)
        print(f"Deleted: {file_path}")


def startDeleteImage(folder_path, end_index, back_start_index_input):
    max_folder_number = get_max_folder_number(folder_path)
    if max_folder_number > 0:
        start_index = 1
        back_start_index = max_folder_number - back_start_index_input + 1
        back_end_index = max_folder_number
        delete_images(folder_path, start_index, end_index)
        delete_images(folder_path, back_start_index, back_end_index)
    else:
        print("No valid image files found.")


def convert_page_to_image(pdf_path, output_folder, page_number):
    pdf_document = fitz.open(pdf_path)
    page = pdf_document[page_number]
    image_list = page.get_images(full=True)
    for img_index, img_info in enumerate(image_list):
        image_index = img_info[0]
        base_image = pdf_document.extract_image(image_index)
        image_bytes = base_image["image"]
        image_filename = os.path.join(output_folder, f"{page_number + 1}.jpg")
        with open(image_filename, "wb") as image_file:
            image_file.write(image_bytes)
    pdf_document.close()


def pdf_to_images(pdf_path, output_folder, num_workers):
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)
    pdf_document = fitz.open(pdf_path)
    total_pages = pdf_document.page_count
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_workers) as executor:
        futures = [executor.submit(convert_page_to_image, pdf_path, output_folder, page_number)
                   for page_number in range(total_pages)]
        for future in tqdm(futures, desc="Converting pages", total=total_pages):
            future.result()


def get_max_folder_number(folder_path):
    image_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp'))]
    return len(image_files)


def ocr_and_append(image_str, startList, event, lock):
    pagelist = []
    image_number = int(os.path.basename(image_str).split('.')[0])
    image = Image.open(image_str)
    ocr = CnOcr(debug=False)
    res = ocr.ocr(image)
    for j in range(len(res)):
        pagelist.append(res[j]['text'])
    with lock:
        startList[image_number - 11] = pagelist
    print(f"Image {image_number} OCR completed.")
    event.set()


def process_images_with_ocr(start, end, startList, event, max_workers_input, lock):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers_input) as executor:
        futures = [executor.submit(ocr_and_append, f'output-image-cut/{i}.jpg', startList, event, lock) for i in
                   tqdm(range(start, end + 1), desc="OCR Processing")]
        for future in as_completed(futures):
            future.result()


def startOCR(file_folder, test_end_index, word_file_output_path, max_workers_input):
    max_folder_number = get_max_folder_number(file_folder)
    start = 1 + test_end_index
    end = test_end_index + max_folder_number
    startList = [''] * max_folder_number
    lock = threading.Lock()
    event = threading.Event()
    process_images_with_ocr(start, end, startList, event, max_workers_input, lock)
    event.wait()
    print(len(startList))
    for i in startList:
        print(len(i))
    print(startList)
    startWriteWordFile(word_file_output_path, startList)


def startWriteWordFile(word_file_path, listPages):
    doc = Document()
    for i in listPages:
        write_list_to_word(word_file_path, i, doc)
        doc.add_page_break()
    doc.save(word_file_path)


def write_list_to_word(word_file, my_list, doc):
    endList = []
    for item in my_list:
        item = item.strip()
        if len(item) < 10:
            if endList != None and len(endList) > 0:
                doc.add_paragraph("".join(endList))
                endList = []
            doc.add_paragraph(item)
        else:
            endList.append(item)
            if item == my_list[-1]:
                doc.add_paragraph("".join(endList))
                endList = []


def main():
    try:
        crop_percentage = 0.0
        end_index = 0
        back_start_index_input = 0
        print("==========================")
        print("这是一个OCR识别程序,作者CSDN@逐梦苍穹,该程序不做商用请切记!")
        print("==========================")
        pdf_file_path = str(input("请输入PDF文件的绝对路径:"))
        print("该PDF文档是否是书籍?")
        isBookPdf = int(input("(是,请输入1;否,请输入0):"))
        if isBookPdf == 1:
            print("输入要删除非正文的页面(封面、目录、结尾)")
            end_index = int(input("需要删除该文档的前几页: "))
            back_start_index_input = int(input("需要删除该文档的倒数前几页: "))
        print("询问是否需要截取图片区域?")
        isCutImage = int(input("(是,请输入1;否,请输入0):"))
        if isCutImage == 1:
            crop_percentage = float(input("请输入截取图片区域的纵向比例:"))
        max_workers = int(input("请输入本次运行过程中想要使用的进程数:"))
        if max_workers <= 0:
            max_workers = 1
    except Exception as e:
        print("参数有误,报错信息如下:", e)
    try:
        pdf_to_images(pdf_file_path, 'output-image', max_workers)
        if isCutImage == 1:
            startCutImage('output-image', 'output-image-cut', crop_percentage, max_workers)
        if isBookPdf == 1:
            startDeleteImage('output-image-cut', end_index, back_start_index_input)
        file_name = os.path.splitext(os.path.basename(pdf_file_path))[0]
        directory_path = os.path.dirname(pdf_file_path)
        word_file_path = directory_path + '\\' + file_name + '(OCR_XZL).docx'
        startOCR(r'output-image-cut', end_index, word_file_path, max_workers)
    except Exception as e:
        print("处理过程出错,报错信息如下:", e)
    try:
        delete_path_1 = r"output-image"
        delete_path_2 = r"output-image-cut"
        shutil.rmtree(delete_path_1)
        shutil.rmtree(delete_path_2)
        print(f"Folder '{delete_path_1}' successfully removed.")
        print(f"Folder '{delete_path_2}' successfully removed.")
        print("OCR处理完成!")
    except Exception as e:
        print("删除过程性文件出错,原因如下:", e)


if __name__ == '__main__':
    main()

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游戏索引 游戏名称&#xff1a;天天酷跑 游戏介绍&#xff1a; 本游戏是在B站博主<程序员Rock>的视频指导下完成 想学的更详细的小伙伴可以移步到<程序员Rock>视频 【程序员Rock】C语言项目&#xff1a;手写天天酷跑丨大一课程设计首选项目&#xff0c;手把手带你用…

高效减少组织自发荧光,提高信噪比

在免疫组化检测过程中&#xff0c;许多样本组织会产生可通过各种波长滤光片的组织内源性自发荧光&#xff0c;干扰抗体标记的目的蛋白荧光的观察&#xff0c;甚至导致实验失败。为了解决免疫组化实验中的自发荧光&#xff0c;VectorLabs公司&#xff08;国内代理商欣博盛生物&a…

C#,入门教程(24)——类索引器(this)的基础知识

上一篇&#xff1a; C#&#xff0c;入门教程(23)——数据类型转换的一点基础知识https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/124187182 工业软件首先要求高可靠性、高可维护性。 作为工业软件的开发者&#xff0c;我们对语言重载的需求是&#xff1a;“不可或缺”。 …

为什么说CRM行业化是大势所趋?有哪些判断因素

很多企业、很多销售对CRM的负面评价集中在不够贴合行业、不人性化&#xff0c;也就是功能不够细分和实用。因为CRM几乎是所有企业管理系统中最贴近业务实际的&#xff0c;但各行各业的业务千差万别&#xff0c;所以功能完备、使用满意度高的CRM一定是深度行业化、与不同行业业务…

canvas绘制六芒星

查看专栏目录 canvas实例应用100专栏&#xff0c;提供canvas的基础知识&#xff0c;高级动画&#xff0c;相关应用扩展等信息。canvas作为html的一部分&#xff0c;是图像图标地图可视化的一个重要的基础&#xff0c;学好了canvas&#xff0c;在其他的一些应用上将会起到非常重…

C++ Primer 6.5 特殊用途语言特性 6.6 函数匹配 知识点+练习题

C Primer6.5 特殊用途语言特性 6.6 函数匹配 默认实参内联函数constexpr函数调试帮助assert预处理宏NDBUG预处理变量 函数匹配练习题 默认实参 string screen(int hz24,int wid80,char c) windowscreen( , ,?)&#xff1b;//错误&#xff01;&#xff0c;只有尾部的实参可以省…

固态硬盘优化设置

目录 前言&#xff1a; 关闭Windows Search 禁用系统保护&#xff08;不建议&#xff09; 不建议禁用系统保护原因 关闭碎片整理 提升固态硬盘速度 开启TRIM 合理使用固态硬盘的容量 正确关机 关闭开机自启 前言&#xff1a; 电脑配备固态硬盘就能一劳永逸吗&#…

Oracle1 数据库管理

Oracle的安装 一、基础表的创建 1.1 切换到scott用户 用sys 账户 登录 解锁scott账户 alter user scott account unlock;conn scott/tiger;发现并不存在scott账户&#xff0c;自己创建一个&#xff1f; 查找资料后发现&#xff0c;scott用户的脚本需要自己执行一下 C:\ap…