Python 获得pdf中的文字、图片文字方法

下载word版文件

OCR，全称Optical character recognition，中文译名叫做光学文字识别。它把图像中的字符，转换为机器编码的文本的一种方法。OCR技术在印刷行业应用得非常多，也广泛用于识别图片中的文字数据 – 比如护照，支票，银行声明，收据，统计表单，邮件等。

pytesseract，即Python-tesseract，是Google Tesseract ORC引擎的封装。首次于2014年提出，支持的图片格式有’JPEG’, ‘PNG’, ‘PBM’, ‘PGM’, ‘PPM’, ‘TIFF’, ‘BMP’, ‘GIF’，只需要简短的代码就能够提取图片中的字符合文字了，极大方便文字工作。

一、准备工作

1，安装pillow或者PIL，主要用来打开本地图片

pip install PIL

pip install pillow

2，安装pytesseract，主要用来将图片里面文字转化字符串或者pdf

pip install pytesseract

3，安装 Tesseract-OCR应用程序

进入https://pan.baidu.com/s/1qXumxdltxOnb0geaE_1U-Q

下载tesseract-ocr-w64-v5.0.0.exe

设置环境变量：新增系统变量TESSDATA_PREFIX

新增PATH路径：

配置就完成

测试是否安装成功

输入tesseract -v如果出现版本号则安装成功，如下图所示

进行识别

打开cmd->定位到所要识别的图片的位置

输入如下语句：tesseract pic3.png a [ -l chi_sim]

pic3.png是你图片的名称，a是保存文字的txt文件，后缀名可省略，默认的识别语言是英文，如果是中文要利用-l chi_sim换成中文

4，修改 pytesseract 源码中的路径

进入python目录\Lib\site-packages\pytesseract，用Notepad++打开pytesseract.py，将源码第26行的路径修改成安装Tesseract-OCR应用程序路径。

tesseract_cmd = 'tesseract.exe'

修改成

tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

5，安装中文字库

进入https://pan.baidu.com/s/1GfspC5uef73B2Oa8YudBgQ，下载中文库复制到 Tesseract-OCR 安装目录下的 tessdata 文件夹中，

（实际上是chi_sim.traineddata最好在C:\Program Files \Tesseract-OCR目录下）

二、利用Python提取PDF文本的简单方法实例

一般情况下，Ctrl+C 是最简单的方法，当无法 Ctrl+C 时，我们借助于 Python，以下是具体步骤：

第一步，安装工具库

1、tika — 用于从各种文件格式中进行文档类型检测和内容提取

2、wand — 基于 ctypes 的简单 ImageMagick 绑定

3、pytesseract — OCR 识别工具

安装这些工具

pip install tika wand pytesseract

第二步，编写代码

假如 pdf 文件里面既有文字，又有图片，以下代码可以直接识别文字：

import io

import pytesseract

import sys

from PIL import Image

from tika import parser

from wand.image import Image as wi

text_raw = parser.from_file("example.pdf")

print(text_raw['content'].strip())

这还不够，我们还需要能失败图片的部分：

def extract_text_image(from_file, lang='deu', image_type='jpeg', resolution=300):

print("-- Parsing image", from_file, "--")

print("---------------------------------")

pdf_file = wi(filename=from_file, resolution=resolution)

image = pdf_file.convert(image_type)

image_blobs = []

for img in image.sequence:

img_page = wi(image=img)

image_blobs.append(img_page.make_blob(image_type))

extract = []

for img_blob in image_blobs:

image = Image.open(io.BytesIO(img_blob))

text = pytesseract.image_to_string(image, lang=lang)

extract.append(text)

for item in extract:

for line in item.split("\n"):

print(line)

合并一下，完整代码如下：

import io

import sys

from PIL import Image

import pytesseract

from wand.image import Image as wi

from tika import parser

def extract_text_image(from_file, lang='deu', image_type='jpeg', resolution=300):

print("-- Parsing image", from_file, "--")

print("---------------------------------")

pdf_file = wi(filename=from_file, resolution=resolution)

image = pdf_file.convert(image_type)

for img in image.sequence:

img_page = wi(image=img)

image = Image.open(io.BytesIO(img_page.make_blob(image_type)))

text = pytesseract.image_to_string(image, lang=lang)

for part in text.split("\n"):

print("{}".format(part))

def parse_text(from_file):

print("-- Parsing text", from_file, "--")

text_raw = parser.from_file(from_file)

print("---------------------------------")

print(text_raw['content'].strip())

print("---------------------------------")

if __name__ == '__main__':

parse_text(sys.argv[1])

extract_text_image(sys.argv[1], sys.argv[2])

这里，是将pdf全部转换成图片，再进行识别图片识别的，如果文档内容比较多，效率会比较慢。好处是识别的文本连续性比较好

image = pdf_file.convert(image_type)

可以逐页逐图进行识别

def extract_text(file_name):
   extract_text = '' # 用于存储提取的文本
   doc = fitz.open(file_name)
   # 遍历每一页pdf
   print('pages:',len(doc))
   for i in range(len(doc)):
      img_list = doc.get_page_images(i) # 提取该页中的所有img
      # 遍历每页中的图片，
      for num, img in enumerate(img_list):
         img_name = f"d:/pdfall2txt/{i + 1}{num + 1}.png" # 存储的图片名
         pix = fitz.Pixmap(doc, img[0]) # image转pixmap
         if pix.n - pix.alpha >= 4: # 如果差值大于等于4，需要转化后才能保存为png
            pix = fitz.Pixmap(fitz.csRGB, pix)
         pix.save(img_name) # 存储图片
         pix = None # 释放Pixmap资源
         image = Image.open(img_name)
         text = pytesseract.image_to_string(image, 'chi_sim') # 调用tesseract，使用中文库，要求库文件放在C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR目录想
         extract_text += text # 写入文本
         os.remove(img_name)

return extract_text

三、报错解决

1. convert: FailedToExecuteCommand `“gswin64c.exe”

参考：

Stackoverflow:Imagemagick FailedToExecuteCommand `“gswin32c.exe”

ImageMagick之PDF转换成图片（image）

报错信息中的gswin32c.exe指得就是Ghostscript（https://ghostscript.com/releases/gsdnld.html），下载这个东西，进行安装。

2、pytesseract错误

下载安装tesseract-ocr-w64-v5.0.0.exe

import pytesseract

from PIL import Image

from urllib import request

import time

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd=r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

image=Image.open('img\pic3.png')#所要识别的图片的位置

#默认是英文，中文的要将语言改成中文。

text=pytesseract.image_to_string(image,lang='chi_sim')

print(text)

四、相关文件下载地址

1、ImageMagick

ImageMagick不知道需不需安装，不过安装一下没问题

ImageMagick – Download

Version	Description
ImageMagick-7.1.0-51-Q16-HDRI-x64-dll.exe

https://imagemagick.org/archive/binaries/ImageMagick-7.1.0-51-Q16-HDRI-x64-dll.exe

2、下载语言包，

GitHub - tesseract-ocr/tessdata: Trained models with support for legacy and LSTM OCR engine

下载后，打开压缩文件，将文件复制到C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata目录下（实际上可以放在C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR目录下）

3、下载gs1000w64.exe

Ghostscript : Downloads

4、下载tika-server.jar

http://search.maven.org/remotecontent?filepath=org/apache/tika/tika-server/1.24/tika-server-1.24.jar

5、下载tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.1.20180414

https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.1.20180414.exe

6、下载tesseract-ocr-w64-v5.0.0.exe

进入https://pan.baidu.com/s/1qXumxdltxOnb0geaE_1U-Q

示例：

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