为了完成一个竞赛作品，需要自主开发一个ocr文字识别模型，奈何组内无懂得人工智能的同学，退而求其次之，使用已经存在的框架开发一个能够实现pdf文件转文字的模块。

基于时间和使用难度的考虑，我最后决定使用easyocr（同类框架还有很多，比如pandaocr）正如它的宣言一样，做更少的事情，完成更多的事情，easyocr应该是最容易上手的ocr模型之一，但是令人感到无奈的是，easyocr貌似只支持图片格式（png，jpg）转文字，所以我们需要事先使用另一个方法将我们准备好的pdf文件转换成图片格式，这里选取的框架是fitz，逻辑可行，开始实践。

这是我的项目结构

将pdf转为图片格式

def trans_pdf(filename):pdfPath = 'pdf'  # ！！！需要修改的文件所在的路径#pdf_name = os.listdir(pdfPath)  # 读取文件初始的名字#for i in pdf_name:  # 遍历全部文件fileName = filename.split('.pdf')[0]fileName = fileName.split('.PDF')[0]pdf_fullName = pdfPath + '\\' + filenameimagePath = r'img'  # ！！！取出图片后的位置pyMuPDF_fitz(pdf_fullName, imagePath, fileName)

首先要做的就是，获取我们需要的pdf文件，我们根据输入的filename，拼接pdf文件路径就可以确定

另外做的一件事情，就是确定图片的存放地址，通过filename.split（'.pdf'）[0]去除文件名后缀，再通过字符串拼接，这样我们就可以在后面的工作中，在img新建一个文件夹名为fileName的文件夹，来存储我们分析获得的所有图片 。（这里需要区分filename和fileName，一个是确定pdf的位置的，一个是确定存放png文件位置的）

def pyMuPDF_fitz(pdfPath, imagePath,fileName):startTime_pdf2img = datetime.datetime.now()  # 开始时间print("imagePath=" + imagePath)pdfDoc = fitz.open(pdfPath)for pg in range(pdfDoc.page_count):page = pdfDoc[pg]rotate = int(0)# 每个尺寸的缩放系数为1.3，这将为我们生成分辨率提高2.6的图像。# 此处若是不做设置，默认图片大小为：792X612, dpi=96zoom_x = 4  # (新型颅内支架Enterprise_省略_弹簧圈栓塞治疗颅内微小宽颈动脉瘤_黄海东.33333333-->1056x816)   (2-->1584x1224)zoom_y = 4mat = fitz.Matrix(zoom_x, zoom_y).prerotate(rotate)pix = page.get_pixmap(matrix=mat, alpha=False)#检测img文件夹中是否存在该pdf文件的文件夹，若没有，测创建if not os.path.exists(imagePath+'/'+fileName):  # 判断存放图片的文件夹是否存在os.makedirs(imagePath+'/'+fileName)  # 若图片文件夹不存在就创建print(pg)pix._writeIMG(imagePath + '/' + fileName+'/'+str(pg)+'.png',1)#输出此次分析所消耗的时间endTime_pdf2img = datetime.datetime.now()  # 结束时间print('pdf2img时间=', (endTime_pdf2img - startTime_pdf2img).seconds)

这个函数就是用fitz来对我们之前确定的pdf文件做分析，并且存放在我们之前确定的img的文件夹中，其中一些函数的具体作用如有不懂，可以阅读官方文档，篇幅较长，暂不赘述。需要注意的是zoom_x和zoom_y是用来确定分析所得图片的清晰度的，情绪度越高所需要的时间就越多，因为我们是分析做文字识别用，所以设置的值是4，正常阅读的话，大约设置在2就可以。另外，两者的值必须相同。

对于这个模块需要注意的是，需要下载的两个框架，一个是fitz

pip install fitz

需要在fitz下载完并且完成索引的编写之后，在执行一下命令来下载PyMuPDF

pip install PyMuPDF

不然会有报错。

识别已经完成的图片，并转文字

#识别指定文件夹内的png，例如img/1，只需输入1
def ocr_dir(dir_path):if isinstance(dir_path, int):dir_path = str(dir_path)# 初始化EasyOCR读取器reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])# 读取png文件夹路径# 设置文件夹路径folder_path = 'img/'+dir_path# 获取该文件夹下所有文件的路径file_paths = []for root, dirs, files in os.walk(folder_path):for file in files:file_path = os.path.join(root, file)file_paths.append(file_path)# 读取文本texts = ""for file_path in file_paths:results = reader.readtext(file_path)# 提取文本内容，去除坐标和可信度参数for result in results:texts += result[1]# 打印提取的文本内容texts+="\n"+"<__next_page__>"+"\n"return texts

注释给的很全，关于easyocr的下载，大家可以先去网上参阅，室友叫我打星际争霸2，日后再补充。