Python 读取扫描版 PDF、图片 PDF 并进行 OCR 识别的方法：
pytesseract：一种基于 Python 的 OCR 库，可用于识别扫描版 PDF 和图片 PDF 中的文本。
它可以使用 Google 的 OCR 引擎进行识别，也可以使用本地的 OCR 引擎进行识别。使用 pytesseract 需要安装 Tesseract OCR 引擎和 pytesseract 库，可以通过以下命令安装：
pip install pytesseract
sudo apt-get install tesseract-ocr
然后，可以使用以下代码进行 PDF 中文文本的 OCR 识别：
import pytesseract
from pdf2image import convert_from_path
# 将 PDF 转换为图像
pages = convert_from_path('example.pdf')
# 识别 PDF 中的文本
text = ''
for page in pages:
text += pytesseract.image_to_string(page, lang='chi_sim')
print(text)
PyPDF2：一种用于处理 PDF 文件的 Python 库，可以用于读取扫描版 PDF 中的文本。
使用 PyPDF2 需要安装 PyPDF2 库，可以通过以下命令安装：
pip install PyPDF2
然后，可以使用以下代码读取 PDF 中的文本：
import PyPDF2
# 打开 PDF 文件
with open('example.pdf', 'rb') as f:
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(f)
# 读取 PDF 中的文本
text = ''
for page in pdf_reader.pages:
text += page.extract_text()
print(text)
pdfminer：一种用于提取 PDF 中文本和元数据的 Python 库。
使用 pdfminer 需要安装 pdfminer 库，可以通过以下命令安装：
pip install pdfminer
然后，可以使用以下代码提取 PDF 中的文本：
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from io import StringIO
# 打开 PDF 文件
with open('example.pdf', 'rb') as f:
rsrcmgr = PDFResourceManager()
retstr = StringIO()
laparams = LAParams()
device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, laparams=laparams)
interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
# 读取 PDF 中的文本
for page in PDFPage.get_pages(f):
interpreter.process_page(page)
text = retstr.getvalue()
print(text)
textract：一种用于提取 PDF 中文本和元数据的 Python 库，支持多种文件格式。
使用 textract 需要安装 textract 库和相应的依赖库，可以通过以下命令安装：
pip install textract
sudo apt-get install python-dev libxml2-dev libxslt1-dev antiword unrtf poppler-utils pstotext tesseract-ocr flac ffmpeg lame libmad0 libsox-fmt-mp3 sox libjpeg-dev swig
然后，可以使用以下代码提取 PDF 中的文本：
import textract
# 读取 PDF 中的文本
text = textract.process('example.pdf', method='tesseract', language='chi_sim')
print(text)
OCR.space API：一种基于云的 OCR 服务，提供了 Python API。使用 OCR.space API 需要注册 OCR.space 帐户并获取 API 密钥，然后可以使用以下代码进行 OCR 识别：
import requests
# OCR.space API 的 URL 和 API 密钥
url = 'https://api.ocr.space/parse/image'
api_key = 'YOUR_API_KEY'
# 读取 PDF 中的图像
pages = convert_from_path('example.pdf')
# 识别 PDF 中的文本
text = ''
for page in pages:
# 将图像上传到 OCR.space API 进行识别
response = requests.post(url, files={'file': ('image.png', page, 'image/png')}, data={'apikey': api_key})
# 解析 OCR.space API 的响应，并获取识别结果
result = response.json()
if result['IsErroredOnProcessing']:
print(result['ErrorMessage'])
else:
text += result['ParsedResults'][0]['ParsedText']
print(text)
PyMuPDF：一种用于处理 PDF 文件的 Python 库，可以用于进行 PDF OCR 识别和文字搜索。
使用 PyMuPDF 需要安装 PyMuPDF 库，可以通过以下命令安装：
pip install PyMuPDF
然后，可以使用以下代码进行 PDF OCR 识别：
import fitz
# 打开 PDF 文件
doc = fitz.open('example.pdf')
# 对 PDF 进行 OCR 识别
for page in doc:
page.run_ocr()
text = page.get_text()
print(text)
也可以使用以下代码进行 PDF 文字搜索：
import fitz
# 打开 PDF 文件
doc = fitz.open('example.pdf')
# 搜索 PDF 中的文本
for page in doc:
text_instances = page.search_for('search_text')
for inst in text_instances:
highlight = page.add_highlight_annot(inst)
highlight.update()
# 保存修改后的 PDF 文件
doc.save('example_highlighted.pdf')
pdfplumber：一种用于提取 PDF 中文本和元数据的 Python 库，支持多种文件格式。使用 pdfplumber 需要安装 pdfplumber 库，可以通过以下命令安装：
pip install pdfplumber
然后，可以使用以下代码进行 PDF OCR 识别：
import pdfplumber
# 打开 PDF 文件
with pdfplumber.open('example.pdf') as pdf:
# 对 PDF 进行 OCR 识别
for page in pdf.pages:
text = page.extract_text()
print(text)
也可以使用以下代码进行 PDF 文字搜索：
import pdfplumber
# 打开 PDF 文件
with pdfplumber.open('example.pdf') as pdf:
# 搜索 PDF 中的文本
for page in pdf.pages:
text_instances = page.find('search_text')
for inst in text_instances:
page.add_rectangle(inst['x0'], inst['top'], inst['x1'], inst['bottom'], fill=None, stroke_width=1)
# 保存修改后的 PDF 文件
pdf.save('example_highlighted.pdf')
PyPDF2：一种用于处理 PDF 文件的 Python 库，可以用于进行 PDF OCR 识别和文字搜索。使用 PyPDF2 需要安装 PyPDF2 库，可以通过以下命令安装：
pip install PyPDF2
然后，可以使用以下代码进行 PDF OCR 识别：
import PyPDF2
# 打开 PDF 文件
with open('example.pdf', 'rb') as f:
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(f)
# 对 PDF 进行 OCR 识别
for page in pdf_reader.pages:
text = page.extract_text()
print(text)
也可以使用以下代码进行 PDF 文字搜索：
import PyPDF2
# 打开 PDF 文件
with open('example.pdf', 'rb') as f:
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(f)
# 搜索 PDF 中的文本
for page in pdf_reader.pages:
if 'search_text' in page.extract_text():
# TODO: 处理搜索结果
pass
Adobe Acrobat DC Pro：Adobe Acrobat DC Pro 是一款功能强大的 PDF 编辑器，可以用于进行 PDF OCR 识别和文字搜索。
可以使用 Python 调用 Adobe Acrobat DC Pro 的 COM 接口来进行操作。具体步骤如下：
首先，需要在 Windows 系统中安装 Adobe Acrobat DC Pro，并打开“编辑”-“首选项”-“JavaScript”选项卡，启用“对外部 JavaScript 的调用”选项。
然后，可以使用以下代码进行 PDF OCR 识别：
import win32com.client
# 创建 Adobe Acrobat DC Pro 的 COM 对象
acrobat = win32com.client.Dispatch('AcroExch.App')
# 打开 PDF 文件
doc = win32com.client.Dispatch('AcroExch.PDDoc')
doc.Open('example.pdf')
# 对 PDF 进行 OCR 识别
for i in range(doc.GetNumPages()):
page = doc.AcquirePage(i)
pageOCR = win32com.client.Dispatch('AcroOCRPage')
pageOCR.tesseractLanguage = 'chi_sim'
pageOCR.bRecognizeText = True
pageOCR.Recognize(page)
text = pageOCR.GetText()
print(text)
也可以使用以下代码进行 PDF 文字搜索：
import win32com.client
# 创建 Adobe Acrobat DC Pro 的 COM 对象
acrobat = win32com.client.Dispatch('AcroExch.App')
# 打开 PDF 文件
doc = win32com.client.Dispatch('AcroExch.PDDoc')
doc.Open('example.pdf')
# 搜索 PDF 中的文本
search_text = 'search_text'
search = win32com.client.Dispatch('AcroExch.PDTextSelect')
search.pageNum = 0
search.charIndex = 0
search.query(search_text)
while search.findNext():
# TODO: 处理搜索结果
pass
Tika：一种用于提取 PDF 中文本和元数据的 Python 库，支持多种文件格式。使用 Tika 需要安装 Tika 库和 Java 运行环境，可以通过以下命令安装：
pip install tika
sudo apt-get install default-jdk
然后，可以使用以下代码进行 PDF OCR 识别：
from tika import parser
# 读取 PDF 文件
with open('example.pdf', 'rb') as f:
# 对 PDF 进行 OCR 识别
text = parser.from_file(f, language='chi_sim')['content']
print(text)
也可以使用以下代码进行 PDF 文字搜索：
from tika import parser
# 读取 PDF 文件
with open('example.pdf', 'rb') as f:
# 搜索 PDF 中的文本
search_text = 'search_text'
text = parser.from_file(f, xmlContent=True)['content']
if search_text in text:
# TODO: 处理搜索结果
pass
以上是Python 进行 PDF OCR 识别和文字搜索的方法，包括调用 Adobe Acrobat DC Pro 的方法，你可以根据具体需求选择适合自己的方法。