引言

在数字化办公时代，处理扫描的PDF文件是一项常见任务。这些文件往往包含大量无法直接编辑的文本。为了有效地提取这些信息，我们可以使用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术。Python作为强大的编程语言，提供了多种工具和库来支持OCR处理，如Tesseract。而borb库则是一个专注于处理PDF文件的Python库，它允许我们读取、修改和创建PDF文档。

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了Python环境，并安装了以下库：

• borb：用于处理PDF文件。
• Pillow（PIL Fork）：用于图像处理。
• pytesseract：Python的Tesseract-OCR接口。
• Tesseract-OCR：OCR引擎本身，需要单独安装。

你可以通过pip安装这些库：

pip install borb Pillow pytesseract
# 注意：Tesseract-OCR需要从官网下载并按照系统指引安装

示例步骤

1. 安装并配置Tesseract-OCR

访问Tesseract GitHub页面下载并安装适合你的操作系统的版本。确保将其安装路径添加到系统的环境变量中，以便Python能够调用它。

2. 编写Python脚本

下面是一个使用borb和pytesseract从扫描PDF中提取文本的示例脚本。这里我们假设PDF的每一页都包含扫描的图像，并且我们希望逐页处理这些图像。

import PyPDF2
from PIL import Image
import pytesseract
import os
# 假设PDF文件路径
pdf_path = 'path/to/your/scanned.pdf'
# Tesseract的安装路径（Windows示例）
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
# 使用PyPDF2读取PDF的每一页并保存为图像
with open(pdf_path, 'rb') as file:
    reader = PyPDF2.PdfReader(file)
    for page_num in range(len(reader.pages)):
        page = reader.pages[page_num]
        # 这里假设我们使用PDF渲染库将页面转换为图像（实际上PyPDF2不支持直接渲染图像，这里仅为示意）
        # 在实际应用中，你可能需要其他库（如pdf2image）来将PDF页面转换为图像
        # 假设我们已经有了名为image_path的图像文件路径
        image_path = f'temp_page_{page_num}.jpg'
        # 这里应使用pdf2image或其他库将页面转换为图像并保存到image_path
        # 使用pytesseract进行OCR处理
        text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), lang='eng')
        print(f'Page {page_num + 1} text: \n{text}')
        # 清理生成的图像文件（可选）
        os.remove(image_path)
# 注意：上述代码中关于PDF到图像的转换是示意性的，并未实现。
# 你可以使用pdf2image库来完成这个任务，安装命令：pip install pdf2image

3. 使用pdf2image将PDF页面转换为图像

由于PyPDF2不支持直接渲染PDF页面为图像，我们可以使用pdf2image库来实现这一功能。在上面的脚本中，你可以使用pdf2image.convert_from_path函数来替换PDF到图像的转换部分。

```python
from pdf2image import convert_from_path

假设代码的其他部分已经设置好了

…

使用pdf2image将PDF页面转换为图像

images = convertfrom_path(pdf_path)
for i, image in enumerate(images):
image.save(f’temp_page{i}.jpg’, ‘JPEG’)
text = pytesseract.image_to_string(image, lang=’eng’)
print(f’Page {i +