Python PDF文字识别与提取
自动办公里的 PDF 识别，真的是个高频活儿，尤其你要批量报告、合同或者测试文档时。Python的几个库，像pdfminer和Tesseract，搭起来用还挺顺手的，基本能搞定大多数 PDF 文字提取需求。
pdfminer的特点是能读到每个字的位置信息，挺适合结构清晰的文本类 PDF。而Tesseract就更灵活了，连图片里的字都能识别，适合那种扫描件或者截图类的 PDF。你要是遇到那种图文混排的 PDF，用这俩组合起来效果还不错。
简单说，先用pdfminer把 PDF 里的文字扒出来，要是有图片，就用PyOCR（它是 Tesseract 的 Python 接口）去识别图片中的文字。比如：
text = pdf_to_text('example.pdf')
ocr_text = ocr_image('image_from_pdf.png')这类流程挺适合日常办公自动化，尤其是要提取报告关键字、做文档归档分类啥的。如果你经常跟 PDF 打交道，建议你装上pdfminer.six和pytesseract，基本能应付各种场景。
哦对了，要记得提前装好 Tesseract 引擎，而且如果 PDF 是多语言的，别忘了把语言包也装上，不然识别效果会打折扣。
如果你想更深入了解，不妨看看这些相关资源，像PDFminer 文字提取或者Tesseract 使用技巧，对你理解整体流程也挺有的。
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