太方便了!告别复制粘贴,Python 轻松实现 PDF 转文本!

菜鸟学Python

共 5536字,需浏览 12分钟

 ·

2021-09-24 15:38

机器之心编译


对很多人来说,将 PDF 转换为可编辑的文本是个刚需,却苦于没有简单方法。在本文介绍的项目中,来自 K1 Digital 的高级机器学习工程师 Lucas Soares,尝试使用 OCR(光学字符识别)自动转录 pdf 幻灯片,转录效果还不错。


传统的讲座通常伴随着一组 pdf 幻灯片。一般来说,想要对此类讲座做笔记,需要从 pdf 复制、粘贴很多内容。

最近,来自 K1 Digital 的高级机器学习工程师 Lucas Soares 一直在尝试通过使用 OCR(光学字符识别)自动转录 pdf 幻灯片,以便直接在 markdown 文件中操作它们的内容,从而避免手动复制和粘贴 pdf 内容,实现这一过程的自动化。


左为项目作者 Lucas Soares。

项目地址:https://github.com/EnkrateiaLucca/ocr_for_transcribing_pdf_slides

为什么不使用传统的 pdf 转文本工具呢?

Lucas Soares 发现传统工具往往会带来更多的问题,需要花时间解决。他曾经尝试使用传统的 Python 软件包,但是遇到了很多问题(例如必须使用复杂的正则表达式模式解析最终输出等),因此决定尝试使用目标检测和 OCR 来解决。

基本过程可分为以下步骤:

  • 将 pdf 转换为图片;

  • 检测和识别图像中的文本;

  • 展示示例输出。


基于深度学习的 OCR 将 pdf 转录为文本

将 pdf 转换为图像

Soares 使用的 pdf 幻灯片来自于 David Silver 的增强学习(参见以下 pdf 幻灯片地址)。使用「pdf2image」包将每张幻灯片转换为 png 图像格式。


pdf 幻灯片示例。地址:https://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/intro_RL.pdf

代码如下:
from pdf2image import convert_from_path
from pdf2image.exceptions import (
 PDFInfoNotInstalledError,
 PDFPageCountError,
 PDFSyntaxError
)

pdf_path = "path/to/file/intro_RL_Lecture1.pdf"
images = convert_from_path(pdf_path)
for i, image in enumerate(images):
    fname = "image" + str(i) + ".png"
    image.save(fname, "PNG")


经过处理后,所有的 pdf 幻灯片都转换成 png 格式的图像:



检测和识别图像中的文本

为了检测和识别 png 图像中的文本,Soares 使用 ocr.pytorch 库中的文本检测器。按照说明下载模型并将模型保存在 checkpoints 文件夹中。

ocr.pytorch 库地址:https://github.com/courao/ocr.pytorch

代码如下:
# adapted from this source: https://github.com/courao/ocr.pytorch
%load_ext autoreload
%autoreload 2
import os
from ocr import ocr
import time
import shutil
import numpy as np
import pathlib
from PIL import Image
from glob import glob
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
import pytesseract

def single_pic_proc(image_file):
    image = np.array(Image.open(image_file).convert('RGB'))
    result, image_framed = ocr(image)
    return result,image_framed

image_files = glob('./input_images/*.*')
result_dir = './output_images_with_boxes/'

# If the output folder exists we will remove it and redo it.
if os.path.exists(result_dir):
    shutil.rmtree(result_dir)
os.mkdir(result_dir)

for image_file in sorted(image_files):
    result, image_framed = single_pic_proc(image_file) # detecting and recognizing the text
    filename = pathlib.Path(image_file).name
    output_file = os.path.join(result_dir, image_file.split('/')[-1])
    txt_file = os.path.join(result_dir, image_file.split('/')[-1].split('.')[0]+'.txt')
    txt_f = open(txt_file, 'w')
    Image.fromarray(image_framed).save(output_file)
    for key in result:
        txt_f.write(result[key][1]+'\n')
    txt_f.close()


设置输入和输出文件夹,接着遍历所有输入图像(转换后的 pdf 幻灯片),然后通过 single_pic_proc() 函数运行 OCR 模块中的检测和识别模型,最后将输出保存到输出文件夹。

其中检测继承(inherit)了 Pytorch CTPN 模型,识别继承了 Pytorch CRNN 模型,两者都存在于 OCR 模块中。

示例输出

代码如下:
import cv2 as cv

output_dir = pathlib.Path("./output_images_with_boxes")

# image = cv.imread(str(np.random.choice(list(output_dir.iterdir()),1)[0]))
image = cv.imread(f"{output_dir}/image7.png")
size_reshaped = (int(image.shape[1]),int(image.shape[0]))
image = cv.resize(image, size_reshaped)
cv.imshow("image", image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()


下图左为原始 pdf 幻灯片,图右为转录后的输出文本,转录后的准确率非常高。


文本识别输出如下:
filename = f"{output_dir}/image7.txt"
with open(filename, "r"as text:
    for line in text.readlines():
        print(line.strip("\n"))


通过上述方法,最终你可以得到一个非常强大的工具来转录各种文档,从检测和识别手写笔记到检测和识别照片中的随机文本。拥有自己的 OCR 工具来处理一些文本内容,这比依赖外部软件来转录文档要好的多。

原文链接:https://towardsdatascience.com/faster-notes-with-python-and-deep-learning-b713bbb3c186




推荐阅读:

入门: 最全的零基础学Python的问题  | 零基础学了8个月的Python  | 实战项目 |学Python就是这条捷径


量化定投基金到底能赚多少钱?  | 我用Python对去年800只基金的数据分析  


干货:爬取豆瓣短评,电影《后来的我们》 | 38年NBA最佳球员分析 |   从万众期待到口碑扑街!唐探3令人失望  | 笑看新倚天屠龙记 | 灯谜答题王 |用Python做个海量小姐姐素描图 |碟中谍这么火,我用机器学习做个迷你推荐系统电影


趣味:弹球游戏  | 九宫格  | 漂亮的花 | 两百行Python《天天酷跑》游戏!


AI: 会做诗的机器人 | 给图片上色 | 预测收入 | 碟中谍这么火,我用机器学习做个迷你推荐系统电影


小工具: Pdf转Word,轻松搞定表格和水印! | 一键把html网页保存为pdf!|  再见PDF提取收费! | 用90行代码打造最强PDF转换器,word、PPT、excel、markdown、html一键转换 | 制作一款钉钉低价机票提示器! |60行代码做了一个语音壁纸切换器天天看小姐姐!


年度爆款文案


点阅读原文,领AI全套资料!

浏览 6
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报