chinese-pdf-ocr

对中文PDF文件进行OCR。使用了DayBreak-u/chineseocr_lite的OCR模型。

项目目录结构

• chineseocr_lite/
  引用自DayBreak-u/chineseocr_lite实现的轻量级中文OCR模型。
• pdfocr.py
  对PDF文件进行OCR的核心逻辑。先对PDF某一页进行OCR，基于识别结果使用图形学算法对PDF该页划分段落，最后把OCR结果按段落组合。
• requirements.txt
  记录了chineseocr_lite/和pdfocr.py所需要的Python包。
• demo_gui/
  一个简单的小程序。对给定的PDF的若干页进行OCR，然后将结果输出至终端，并在新的窗口中可视化显示当前页面的OCR结果。
• demo_web/
  在浏览器上运行的网页应用。可以在网页上打开PDF进行OCR，鼠标点击识别结果可以将OCR文字复制到剪贴板。

安装基础依赖包

项目目录下的requirements.txt 记录了chineseocr_lite/和pdfocr.py所需要的Python包。执行以下命令来安装：

pip3 install -r requirements.txt

运行demo_gui

切换目录

cd demo_gui/

安装poppler

用于PDF转图片，被Python的pdf2image包使用。各平台的安装方法。

安装额外的依赖包

demo_gui/requirements.txt 记录了demo_gui/所需要的额外Python包。执行以下命令来安装：

pip3 install -r requirements.txt

运行主程序

python3 main.py --file <PDF文件路径> --start <OCR开始页码> --end <OCR结束页码>

📘 示例
对当前目录下的1.pdf文件进行OCR，页码从150开始，到155结束。

python3 main.py --file ./1.pdf --start 150 --end 155

效果图

点击识别后的图片，然后按键盘上任意键即可识别下一页。

运行demo_web

切换目录

cd demo_web/

安装额外的依赖包

本示例使用了Flask包来编写Python网页后端。

pip3 install -r requirements.txt

运行主程序

python3 main.py

访问网页

要访问该服务，在浏览器中输入如下网址（无需互联网连接）：

http://127.0.0.1:5000

默认情况下，该服务只能通过本机地址127.0.0.1的5000端口访问。如果需要让局域网内的其它设备也能访问该网页，或是需要不同的端口号，请将demo_web/main.py的最后一行修改为：

app.run(host='0.0.0.0', port=<端口号>)

⚠️注意：
本服务使用了Flask自带的网页服务器。该服务器仅供开发使用，不能在实际生产环境中使用。如需将服务发布在公网，可以参考我的另一个项目NJUST_HomeworkCollector。

效果图

打开网页后，先点击左上角的Upload PDF按钮上传PDF文件到本机浏览器。然后点击Previous或Next按钮切换PDF上/下页。最后点击右上角的OCR按钮，对当前页进行OCR。识别到的文本会由红框标出，点击对应的方框即可复制其中的文字。双击Page:后的当前页码，可以编辑并跳转到指定页。