体验了一把 paddleocr 顺便撸了一个 桌面端 PDF识别工具,ipad识别pdf

最近我体验了PaddleOCR，并基于它开发了一个桌面端的PDF识别工具，可以在iPad上识别PDF文件，这个工具可以自动识别PDF中的文字，并将其转换为可编辑的文本格式，大大提高了工作效率，该工具还支持多种语言识别，包括中文、英文等，可以满足不同用户的需求，使用PaddleOCR进行PDF识别，不仅准确率高，而且操作简单方便，是一款非常实用的工具。

体验了一把 PaddleOCR，顺便撸了一个 桌面端 PDF识别工具

在数字化时代，文字识别技术（OCR）已经成为我们处理大量纸质文档和图像中文字信息的重要工具，近年来，随着深度学习技术的快速发展，OCR的准确率得到了显著提升，PaddleOCR，作为百度开源的OCR工具，凭借其强大的功能和优秀的性能，成为了众多开发者和研究人员的首选，本文将详细介绍笔者体验PaddleOCR的过程,并分享一个基于PaddleOCR开发的桌面端PDF识别工具的构建过程。

PaddleOCR 初探

PaddleOCR是百度基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架开发的一款轻量级、功能丰富的OCR工具，它支持多种语言识别，包括中文、英文、日文等，并且提供了丰富的预训练模型，用户可以根据具体需求进行选择和微调，PaddleOCR还提供了丰富的API接口,使得开发者可以轻松地将其集成到自己的项目中。

安装与配置

你需要安装PaddlePaddle和PaddleOCR,可以通过以下命令进行安装：

# 安装 PaddlePaddle
pip install paddlepaddle
# 安装 PaddleOCR
pip install paddleocr

安装完成后,你可以通过以下代码测试PaddleOCR是否安装成功：

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr_result_image
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')  # 默认是英文，可以设置为'ch'表示中文
img_path = 'path_to_your_image.jpg'  # 替换为你的图片路径
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)  # 返回结果包含文字内容和角度信息
print(result)

初步体验

在初步体验中，笔者选择了一张包含中文和英文的示例图片进行测试，结果显示，PaddleOCR能够准确地识别出图片中的文字内容，并且支持多语言识别，它还提供了文字的角度信息,这对于处理带有倾斜文字的图像非常有用。

桌面端 PDF 识别工具开发

在体验了PaddleOCR的强大功能后，笔者决定开发一个桌面端PDF识别工具，以便能够更方便地处理PDF文档中的文字信息，该工具将基于PyQt5和PaddleOCR构建，实现PDF文件的读取、文字识别和结果显示等功能。

环境搭建与工具选择

需要安装必要的库和工具：

pip install paddlepaddle paddleocr pyqt5 pillow numpy opencv-python-headless

• paddlepaddle 和 paddleocr：用于文字识别。
• pyqt5：用于构建桌面应用界面。
• pillow：用于图像处理。
• numpy：用于数据处理。
• opencv-python-headless：用于PDF页面分割和图像预处理（可选）。

工具设计思路

1. PDF页面分割：使用OpenCV将PDF页面分割为单个图像。
2. 图像预处理：对图像进行旋转、缩放等处理,以提高OCR识别的准确率。
3. 文字识别：使用PaddleOCR进行文字识别。
4. 结果显示：在PyQt5界面中显示识别结果。

代码实现（部分）

以下是实现上述功能的部分代码示例：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog, QVBoxLayout, QLabel, QPushButton, QTextEdit, QWidget, QFileDialog, QProgressBar, QStatusBar, QDialog, QMessageBox, QTableWidget, QTableWidgetItem, QComboBox, QCheckBox, QSpinBox, QFileDialog, QTextEdit, QTextEdit, QSplitter, QTextEdit, QTextEdit, QTextEdit, QTextEdit, QTextEdit, QTextEdit, QTextEdit, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QWidget, QLabel, QPushButton, QFileDialog, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QWidget, QLabel  # 导入所有需要的组件以简化代码（实际开发中应按需导入）
import cv2  # OpenCV用于PDF页面分割和图像预处理（可选）
from paddleocr import PaddleOCR  # 导入PaddleOCR库进行文字识别
import numpy as np  # 用于数据处理（可选）from PIL import Image  # 用于图像处理（可选）import os  # 用于文件操作（可选）from PyQt5.QtGui import QImage  # 用于图像显示（可选）from PyQt5.QtCore import Qt  # 用于文本对齐等（可选）import re  # 用于正则表达式匹配（可选）import threading  # 用于多线程操作（可选）from PyQt5.QtCore import pyqtSlot  # 用于信号槽机制（可选）from PyQt5.QtWidgets import QListWidget  # 用于显示列表（可选）from PyQt5.QtWidgets import QListWidgetItem  # 用于列表项操作（可选）from PyQt5.QtWidgets import QListWidget  # 再次导入以简化代码（实际开发中应按需导入）from PyQt5.QtWidgets import QListWidgetItem  # 再次导入以简化代码（实际开发中应按需导入）from PyQt5.QtWidgets import QListWidget  # 再次导入以简化代码（实际开发中应按需导入）from PyQt5.QtWidgets import QListWidgetItem  # 再次导入以简化代码（实际开发中应按需导入）... (省略重复导入) # 以下为实际代码部分class PDF OCR Tool(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle('PDF OCR Tool') self.setGeometry(100, 100, 800, 600) self.ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True) # 初始化PaddleOCR对象 self.initUI() def initUI(self): # 初始化UI组件 self.layout = QVBoxLayout() self.setCentralWidget(QWidget()) self.centralWidget().setLayout(self.layout) # 添加其他组件和布局... (省略部分代码) def process_pdf(self): # 处理PDF文件的函数 file_path = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Open PDF', '', 'PDF Files (*.pdf)') if not file_path[0]: return # 读取PDF页面 images = [] for page_num in range(self.pdf_reader.numPages): # 使用OpenCV读取PDF页面 img = cv2.imread(f'{file_path[0]}', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if img is None: break img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) images.append(img) # 对图像进行预处理... (省略部分代码) # 使用PaddleOCR进行文字识别 results = [] for img in images: result = self.ocr.ocr(img) results.extend(result) # 显示识别结果... (省略部分代码) def show_results(self): # 显示结果的函数 results = self.get_results() if not results: return self.result_text = QTextEdit() self.layout.addWidget(self.result_text) self.result_text.setReadOnly(True) self.result_text.setFontFamily('Microsoft YaHei') self.result_text.setFontPointSize(12) self.result_text.setText('\n'.join([''.join(line[1][1:-1]) for line in results])) def main(): app = QApplication(sys.argv) tool = PDF_OCR_Tool() tool.show() sys.exit(app.exec_()) if __name__ == '__main__': main() # 运行主函数```在上述代码中，我们创建了一个名为`PDF_OCR_Tool`的类，该类继承自`QMainWindow`，在`__init__`方法中，我们初始化了PaddleOCR对象，并调用了`initUI`方法来设置UI界面，`process_pdf`方法用于处理PDF文件，包括读取页面、图像预处理和文字识别等步骤，`show_results`方法用于显示识别结果，在实际应用中，你可能需要根据具体需求对代码进行修改和扩展，你可以添加更多的UI组件来显示进度条、错误信息等；或者对识别结果进行进一步的处理和存储等，通过本文的介绍和代码示例，你可以了解到如何使用PaddleOCR和PyQt5来开发一个桌面端PDF识别工具，希望这对你有所帮助！