扫描版PDF处理优化

Question

好奇！！
有人知道这种完美的PDF是怎样处理才能得到的嘛
自己用老马的cep摆弄了很久也没有这样的效果

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要达到您所说的"完美PDF"的效果，通常需要进行一系列的图像处理步骤来改善扫描版PDF的质量，包括去噪、增强对比度、文字识别（OCR）以及可能的布局分析。下面是一个基本的步骤指南和一些Python代码示例来实现这些功能。请注意，实际操作时可能需要根据具体PDF的实际情况调整参数。

1. 导入必要的库

   import cv2
   import pytesseract
   from PIL import Image
   from pdf2image import convert_from_path
   

2. 读取PDF页面 使用pdf2image库将PDF转换为图像文件。例如，将PDF的第一页转换为PNG格式。

   pages = convert_from_path('your_pdf.pdf')
   page_image = pages[0]
   page_image.save("page_1.png")
   

3. 预处理图像 对图像进行灰度化、二值化和去噪处理。

   gray = cv2.cvtColor(page_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
   _, binary = cv2.threshold(blurred, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
   

4. 文字识别（OCR） 使用Tesseract OCR工具进行文字识别，并保存结果。

   text = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(binary))
   with open("output.txt", "w") as f:
       f.write(text)
   

5. 输出文本 这里会有一个名为"output.txt"的文件，其中包含识别的文字。您可以进一步处理这个文本，例如进行分段、格式化等。

6. 布局分析 如果需要保持原始文档的布局，可以尝试使用像PDFMiner或PDFplumber这样的库来解析PDF结构。然后根据解析后的数据重新排版文字和图像。

7. 重新创建PDF 将识别的文字和可能的图像重新组合成一个新的PDF。可以使用PyPDF2或FPDF等库来实现。

对于复杂的布局分析和精确的文字位置还原，可能需要更专业的工具或服务，例如Amazon Textract或Google Cloud Vision API，它们提供了更高级别的OCR和布局分析功能。

以上是一种通用的处理流程，但每个PDF的具体情况可能会有所不同，可能需要针对特定PDF进行微调。如果你想要一个完整的端到端的脚本，可能需要安装额外的软件包并配置好环境。此外，某些步骤可能需要付费的OCR服务支持，例如使用Google Cloud Vision API或Amazon Textract。