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如何识别图片文字格式化导出为word

原创:tools2021/06/17发布pv:0uv:0ip:0twitter #tools

原文地址:https://www.douyacun.com/article/b83f1a8a2804ec735325f073f29b6d63

网站地址:https://www.douyacun.com/image/ocr-to-docx

功能特点:

  1. 识别图片上的文字
  2. 按照图片文字样式进行格式化
  3. 导出为word文档
  4. 2算法实现:googel-tesseract-ocr / easyocr
  5. 借助开源库实现,功能免费

背景:

几天前媳妇给了我一张图片,让我把图片上的内容导出来为可以编辑,识别图片文字的软件有挺多的了,不过能相对格式化的不多,借这次东风就顺便了解了一下文字识别(OCR)相关的技术,经过一段时间摸底之后找到了3种比较靠谱的方式

最先接触到的第一个开源工具Tesseract,大家说的比较多是Tesseract对于中文不是很友好,识别率不高。在我多次调试配置之下发现他们都是没有用心学习Tessract,实践下来发现:中文识别率较高,中文标点准确。cpu识别速度可以接受。

第二个了解到的工具请教了一下搞算法的同学,他告诉我用百度云的接口,中文识别率较高,速度快,API可享每天1000次免费调用,对于我来说尝鲜足够了。要是做成一个功能就比较费钱了。

第三个工具是在逛Github途中发现的,easyocr,尝试下来总结:中文识别 率较高,中文符号识别率不高,有人提过issue,作者也在3.0.1的版本进行了修复,实验了几次还是不准。CPU速度较慢,没有GPU所以没有尝试GPU的速度如何。

测试用例1:

douyacun-tesseract-测试

Tesseract-or识别结果:

douyacun-免费文字识别

技术实现:

最终选择 pytesseract + easyocr 来实现的功能,2个包都是python实现,可以多一种替代方案。python-docx来保存docx

easyocr 返回的只是bbox位置信息

([[462, 162], [1376, 162], [1376, 264], [462, 264]], '会议签到小程序 MRD 文档', 0.6382400515609702)
# (左上 右上 左下 右下),内容,可信度
([[177, 473], [435, 473], [435, 539], [177, 539]], '1.行业背景', 0.8461557775997883)

判断上下2行文本是否属于同一行的内容就需要根据bbox x、y信息判断。

而pytesseract 提供了hocr的方式,Block/TextBlock/line 可以比较方便判断是否为同一段落的内容,甚至可以区分左右分页段落

<ComposedBlock ID="cblock_0" HPOS="467" VPOS="175" WIDTH="900" HEIGHT="75">
  <TextBlock ID="block_0" HPOS="467" VPOS="175" WIDTH="900" HEIGHT="75">
    <TextLine ID="line_0" HPOS="467" VPOS="175" WIDTH="900" HEIGHT="75">
      <String ID="string_0" HPOS="476" VPOS="175" WIDTH="133" HEIGHT="75" WC="0.93" CONTENT="会"/><SP WIDTH="15" VPOS="175" HPOS="609"/>
      <String ID="string_1" HPOS="624" VPOS="176" WIDTH="51" HEIGHT="70" WC="0.92" CONTENT="议"/><SP WIDTH="30" VPOS="176" HPOS="675"/>
      <String ID="string_2" HPOS="705" VPOS="177" WIDTH="116" HEIGHT="72" WC="0.88" CONTENT="签到"/><SP WIDTH="7" VPOS="177" HPOS="821"/>
      <String ID="string_3" HPOS="828" VPOS="177" WIDTH="105" HEIGHT="72" WC="0.95" CONTENT="小"/><SP WIDTH="5" VPOS="177" HPOS="933"/>
      <String ID="string_4" HPOS="938" VPOS="171" WIDTH="108" HEIGHT="106" WC="0.91" CONTENT="程序"/><SP WIDTH="-7" VPOS="171" HPOS="1046"/>
      <String ID="string_5" HPOS="1039" VPOS="191" WIDTH="154" HEIGHT="50" WC="0.91" CONTENT="MRD"/><SP WIDTH="25" VPOS="191" HPOS="1193"/>
      <String ID="string_6" HPOS="1218" VPOS="176" WIDTH="149" HEIGHT="73" WC="0.96" CONTENT="文档"/>
    </TextLine>
  </TextBlock>
</ComposedBlock>
  • HPOS: 横向距离 X轴
  • VPOS: 竖向距离 Y轴
  • WIDTH: 宽度
  • HEIGHT: 高端

使用这4个参数可以计算出像bbox一样的位置信息。

相应的代码实现在github:https://github.com/douyacun/ocr-to-docx

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