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文章目录

• 1 OCR与Tesseract
• • 1.1 OCR的概念
  • 1.2 Tesseract的简介
  • 1.3 Tesseract的安装
  • 1.4 Tesseract的使用
  • • 1.4.1 识别英文图片
    • 1.4.2 识别中文图片
  • 1.5 pytesseract的使用
• 2 提取pdf中的文字
• • 2.1 实现方案
  • 2.2 pdf文件转化为图片
  • 2.3 批量提取图片文字
• 3 获取PDF文档目录(纲要)
• 4 pdf转word工具
• • 4.1 格式工厂和ilovepdf
  • 4.2 pdf2docx
• 5 参考附录

1 OCR与Tesseract

1.1 OCR的概念

OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。

而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。

早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。

OCR技术的发展可以追溯到20世纪50年代。早期的OCR系统主要用于识别简单的字符集，如数字和字母。随着计算机技术的发展，OCR技术逐渐成熟，能够处理更复杂的文本和多种语言。近年来，深度学习的引入使得OCR技术的准确性和效率得到了显著提升。早期的OCR系统依赖于手工设计的特征和规则，而现代的OCR系统则更多地依赖于深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
OCR技术在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

(1)文档数字化：将纸质文档转换为电子文档，便于存储和检索。
(2)车牌识别：用于交通管理、停车场管理等场景。
(3)手写文字识别：将手写笔记转换为电子文本。

文章目录

• 1 OCR与Tesseract
• • 1.1 OCR的概念
  • 1.2 Tesseract的简介
  • 1.3 Tesseract的安装
  • 1.4 Tesseract的使用
  • • 1.4.1 识别英文图片
    • 1.4.2 识别中文图片
  • 1.5 pytesseract的使用
• 2 提取pdf中的文字
• • 2.1 实现方案
  • 2.2 pdf文件转化为图片
  • 2.3 批量提取图片文字
• 3 获取PDF文档目录(纲要)
• 4 pdf转word工具
• • 4.1 格式工厂和ilovepdf
  • 4.2 pdf2docx
• 5 参考附录

1 OCR与Tesseract

1.1 OCR的概念

OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。

而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。

早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。

OCR技术的发展可以追溯到20世纪50年代。早期的OCR系统主要用于识别简单的字符集，如数字和字母。随着计算机技术的发展，OCR技术逐渐成熟，能够处理更复杂的文本和多种语言。近年来，深度学习的引入使得OCR技术的准确性和效率得到了显著提升。早期的OCR系统依赖于手工设计的特征和规则，而现代的OCR系统则更多地依赖于深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
OCR技术在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

(1)文档数字化：将纸质文档转换为电子文档，便于存储和检索。
(2)车牌识别：用于交通管理、停车场管理等场景。
(3)手写文字识别：将手写笔记转换为电子文本。

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