❶ 如何利用Python对PDF文件做OCR识别
安装tesseract在不同的系统中非常容易，以Ubuntu为例，只需要运行以下命令即可安装支持三种不同语言的tesseract。
接下来，我们需要安装tesseract的Python接口，这是一个非常出色的接口，我们采用最新的一个版本。
在开始之前，还需要安装两个依赖包，一个是Wand，它是Imagemagick的Python接口，我们需要使用它来将PDF文件转换成图像，另一个是PIL，因为PyOCR需要使用它。你可以查看官方文档以确定如何将PIL安装到你的操作系统中。
接下来，让我们开始我们的脚本。首先，我们需要导入一些重要的库。注意：我将从PIL导入的Image模块改名为PI了，因为如果不这样做的话，它将和wand.image模块发生重名冲突。
现在我们需要获得OCR库（在本例中，即tesseract）的句柄以及我们在PyOCR中将使用的语言。我们使用tool.get_available_languages()里的第二种语言，因为之前我曾尝试过，第二种语言就是英语。接着，我们需要建立两个列表，用于存储我们的图像和最终的文本。
下一步，我们需要采用wand将一个PDF文件转成jpeg文件。让我们试一试吧！注意：将PDF_FILE_NAME替换成当前路径下的一个可用的PDF文件名。wand已经将PDF中所有的独立页面都转成了独立的二进制图像对象。我们可以遍历这个大对象，并把它们加入到req_image序列中去。
现在，我们可以开始使用PyOCR进行OCR识别了。首先，我们需要初始化一个OCR工具对象，然后使用这个对象对图像进行识别。接下来，我们需要将识别结果保存到我们之前建立的文本列表中。
最后，我们可以通过简单的循环遍历req_image列表，获取每个页面的识别文本。这就是如何使用Python对PDF文件进行OCR识别的完整过程。
在实际应用中，我们还需要考虑一些特殊情况，例如，PDF文件中的文本可能包含一些特殊字符或者格式，这些都可能影响OCR识别的准确性。因此，我们还需要对识别结果进行一些后处理，例如，去除空格、换行符等。
以上就是如何使用Python对PDF文件进行OCR识别的全部过程。希望对您有所帮助。