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使用 OCR 技术从 PDF 扫描文档中识别文字

20 Oct 2016

今天拿到一个扫描的 PDF 文档,希望从里面搜索一些文字内容出来,于是调查了一下 OCR 工具和库,通过简单的命令将 PDF 文档先转换成图片,然后识别出文字来。

这里记个流水账先。

目前 OCR 开源实现里最著名的应该就是 Tesseract 了,网上也有很多介绍, 不多言,只说这个东西是可以识别很多种语言的,包括简体中文。

Tesseract 包含 Tesseract 引擎和一个命令行工具,我这个小需求只用到了命令行工具, Mac 下安装这个工具很简单,例如用 brew:

sudo brew install tesseract

我的文档是中文的,因此需要让 Tesseract 能识别中文。 可以到这里下载中文训练数据 chi_sim.traineddata, 然后把这个训练数据文件放在 Tesseract 的数据目录里就好了,我这里是: /usr/local/Cellar/tesseract/${version}/share/tessdata/

Tesseract 的命令行工具很好用,比如识别一张图片 file.png 上的中文,只需要:

tesseract file.png outfile -l chi_sim

其中 file.png 是中文文本图片,outfile 是输出文件名前缀,后缀默认是 .txt-l 指定了 OCR 使用的训练数据,这里使用了刚刚下载的这个 chi_sim,用于识别中文。

另外,tesseract 应该是不能直接输入 PDF 文档进行识别的,因此我首先用 ghostscript 把 PDF 文档转成了一页一页的 PNG 图片:

gs -dBATCH -dNOPAUSE -sDEVICE=pnggray -r300 -dUseCropBox \
        -sOutputFile=page-%05d.png doc.pdf

上面的命令会将 PDF 文档的每一页生成一副 PNG 图像文件,文件命名前缀是 page-, 然后是五位数的页码和后缀。

下面是我随便搞了一张图片的识别效果, 字体合适时,汉字识别率还是很高的,偶尔会有一些错误,不过标点和夹杂的英文识别错误比较多。

Sample Image

OCR Result

如果需要进一步提高 OCR 的识别率,一方面按照官方文档所说,可以对图片进行预处理, 如降噪、旋转、二值化等,另一方面还可以针对特殊字体自己训练数据, 例如上面例子中这个字体的'不'字总是被识别成'爪'字,就是可以通过训练纠正过来的, 这方面网上有资料,我还没有做过。

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