使用 OCR 的一些记录
0. 问题
需要对一篇扫描件里的内容进行识别和提取，以下是一些记录。
1. PDF 转换成图片
文档资料是 PDF 格式的，首先需要先截取页面并转换成图片。
1. 使用 qpdf
qpdf 可以从一篇 PDF 里截取某些页面，并转存为 PDF 格式。
安装 qpdf 软件包：
sudo apt install qpdf
截取。比如从 a.pdf 里，截取第 30 页至第 35 页，并另存为 b.pdf：
qpdf a.pdf --pages a.pdf 30-35 -- b.pdf
2. PDF 转换成图片
安装 poppler-utils 软件包：
sudo apt install poppler-utils
转换成图片：
pdftoppm b.pdf output -png
2.1. 使用 tesseract 识别
编译并安装 tesseract：
这里有编译过程的描述说明。
git clone --recurse-submodules https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git
cd tesseract
./autogen.sh
./configure --prefix=$HOME/local/
make
make install
下载语言文件：
这里有说明，需要下载中文相关的文件，并保存到 ${HOME}/local/share/tessdata/ 目录下。当然也有 tessdata_best 和 tessdata_fast 可以使用。
运行软件：
export TESSDATA_PREFIX=${HOME}/local/share/tessdata
./tesseract input.png - -l chi_sim+eng | tee -a output.txt
识别出来的文本，在 output.txt 文件里面。
2.2. 使用 chineseocr_lite 识别
开源项目 chineseocr_lite，是一个超轻量级中文 ocr，支持竖排文字识别。
项目地址：https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite
安装过程：
// 先安装 python3.6 的虚拟环境
git clone https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite.git
cd chineseocr_lite
pip3 install -r requirements.txt
使用：
python backend/main.py
通过浏览器访问即可。
改造程序：
之前步骤里已经把页面转存为图片了，以下代码片断里，就是对每一张图片，使用 model.py 里实现的 OcrHandle 来完成识别：
from model import OcrHandle
for filename in sorted(glob.glob('*.png')):
f = open(filename, 'rb')
img = Image.open(f)
result = ocrhandle.text_predict(img, short_size)
print(result)
result 变量里有完整的信息，按实际需求解析即可。
2.3. 使用 EasyOCR 识别
开源项目 EasyOCR，项目地址：https://github.com/jaidedai/easyocr
安装过程：
pip3 install easyocr
依赖项目都会自动安装。
使用：
import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'])
result = reader.readtext('input.jpg', detail=0)
print(result)