在数字化的背景下，当今公司主要有两种 PDF 文件：一种是通过 Microsoft Word、Adobe Acrobat 或 Google 等软件以数字方式创建的 PDF，另一种是扫描纸质文件的 PDF（或 JPG）。的确，公司通过这种方式拥有数字文档。但是，根据 PDF 的类型，这些文件很难搜索。这也意味着，企业只能花费大量精力来查找和处理数据。
这就是 PDF 文本识别的作用所在。这可以通过所谓的 OCR 技术（光学字符识别）简单而自动地完成。我们将介绍公司如何使用软件不仅实现 PDF 的可搜索性，还能对从文件中获取的数据进行分类、分析和评估。
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使 PDF 可搜索：OCR 如何工作
OCR 使组织能够捕捉 PDF（以及任何其他数字格式）中的印刷、手写或数字文本，并将其转换为可编辑的格式。它具体是如何工作的？
简单来说，OCR 软件可以分析 PDF 文件并识别其中包含的字符。在实际操作中，需要经过以下步骤：
首先对文件进行优化，以提高对比度和亮度，并纠正任何模糊现象。这样可以提高识别准确率。
OCR 软件可识别字母、数字和符号。对字符的形状进行分析，并与已知字体数据库进行比较。上下文信息也会加入识别过程，以提高准确性。
为了进一步提高识别准确率，OCR 通常使用机器学习算法。这些算法通过各种文本数据进行训练，以识别字符的模式和特征。功能强大的软件能使 PDF 可搜索，也能识别困难的字体或手写文本。
完成字符识别后，OCR 将注意力转向文本识别。这将识别出的字符组合成单词和句子。该软件还使用语言模型来理解所识别单词的上下文，并纠正可能出现的错误。
OCR 软件以可编辑的格式输出识别出的文本。这样，公司就拥有了可搜索的 PDF 文件。现在，他们可以采集、分类、分析和评估其中包含的数据。因为：OCR 软件不仅能使 PDF 可搜索，还能根据公司规格自动处理所有数据。
使 PDF 可搜索：OCR 的优势
当公司创建可搜索的 PDF 文件时，这就是他们的实际受益方式：
降低文件管理成本
当公司使 PDF 可自动搜索时，他们可以快速轻松地访问相关数据。这样可以节省时间，从而节约成本。
更好的数据分析
由于收集到的数据（几乎）无误且完整，公司可以对其进行高精度的分析和审查，并更好地与业务目标保持一致。这样，他们就能获得相关信息，从而 作出明智的决定.
释放资源
如果公司可以在 Linux、Mac 或 Windows 上搜索 PDF，员工就不会忙于数据搜索和分析。因此，他们可以将精力投入到更重要的工作中。
使 PDF 可搜索：3 种常见使用案例
为了更好地理解 OCR 软件在使 PDF 可搜索方面的优势，让我们来看看 3 个经典使用案例：
高效的文件处理
每天 账单它们所包含的数据可以方便快捷地处理、分配并传递给后续工作流程。
例如，OCR 软件可以提取发票号码、供应商数据或付款金额，并将其传输到会计软件等电子系统中。
这样可以减少人工操作，降低出错风险。
税务审计数据收集简单方便
这样，企业就不必费尽周折地收集过去一年的税务数据，而是可以自动确定和收集这些数据，并有序地传递给税务部门。这样，税务部门就可以直接获取所有相关的税务文件，如发票、收据和银行对账单。这样，税务审计就能更有效地进行，并满足 公认会计原则的要求.
更高效的人员搜索
不断寻找新员工的公司会收到大量申请。这些申请通常都是 PDF 格式。如果公司能让 PDF 自动搜索，就能更快地查看简历、证书和求职信等文件。OCR 软件可以提取相关数据，并以公司可以更快做出有关员工决定的方式进行准备。
制作可搜索的 PDF：7 种功能强大的工具
要使 PDF 可搜索，公司需要功能强大的软件。哪种软件合适取决于 PDF、基于图像的文件或扫描文件的来源类型：
来自非数字来源的文件
扫描文件不易搜索。传统程序既无法读取也无法处理它们。要从这些文件中提取和分析非结构化数据，公司可以使用这些应用程序等：
宇宙飞船
Pytesseract 是一个写入编程语言的 OCR 引擎。 蟒蛇 进行了整合。Python 是 OCR 算法的后台应用程序。Pytesseract 库扩展了 Python 现有的 OCR 功能。该库提供了一个接口，可通过 Python 编写的代码运行 Tesseract OCR。
Tesseract.NET
通过 Tesseract.NET，可以将 Tesseract 集成到 C# 应用程序中。为此，它为 Tesseract OCR 提供了一个 C# 封装器。通过这种方式，公司可以将扫描件转换为可搜索的 PDF 文件。
Tess4J
Tess4J 是一个 Java 库。它为公司提供了使用 Tesseract OCR 引擎的封装方法。因此，开发人员可以在其 Java 项目中实现 OCR 功能。
Konfuzio
希望通过 OCR 获得特别准确的结果并准备、分析和评估数据的公司可以 Konfuzio 使用。
与上述其他技术不同的是，Konfuzio 在处理英语以外的语言、特殊字体、手写和扫描文件以及低分辨率图像方面也特别强大。
为此，Konfuzio 采用了人工智能技术。机器学习可以训练 OCR 系统识别模式，即使是庞大的数据集。
来自数字来源的文件
数字来源的文件通常以 PDF 格式提供。要使 PDF 可搜索，公司也可以依靠上述工具。不过，由于这种文件格式基本上比扫描图像更容易搜索，以下工具也适用于这一目的：
PyPDF2
Python 库 PyPDF2 使公司能够从数字生成的 PDF 文件中提取文本。在此过程中，它还可以分割文件、合并多个页面并旋转文件。在实践中，使用 PyPDF2 作为 PDF 扫描仪的代码可以如下所示：
导入 PyPDF2
def pdf_scanner(pdf_file_path, keyword)：
try：
with open(pdf_file_path, 'rb') as file：
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
num_pages = pdf_reader.getNumPages()
found_pages = []
for page_num in range(num_pages)：
page = pdf_reader.getPage(page_num)
text = page.extractText().lower()
if keyword.lower() in text：
found_pages.append(page_num + 1)
返回 found_pages
except FileNotFoundError：
print(f "未找到文件 '{pdf_file_path}'。")
return []
if __name__ == "__main__"：
pdf_file = "example.pdf" # 相应调整文件路径
搜索词 = "Python" # 调整搜索词
found = pdf_scanner(pdf_file, search word)
如果发现
print(f "在以下页面中找到了搜索词 '{搜索词}'：{found}")
else：
print(f "在 PDF 中没有找到搜索词'{搜索词}'")在Java中阅读PDF文件
Java 有适合读写 PDF 文件的内置类。例如，公司可以使用 "PDFTextStripper "类从文档中提取信息。例如，代码可以是这样的
import java.io.IOException；
import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument.PDFTextStripper
import org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper；
public class PDFTextExtractor {
public static void main(String[] args) {
try {
// PDF 文档的路径
String pdfFilePath = "path/to/your/pdf/document.pdf"；
// 创建 PDDocument 对象
PDDocument document = PDDocument.load(new File(pdfFilePath))；
// 创建 PDFTextStripper 对象
PDFTextStripper textStripper = new PDFTextStripper()；
// 从文件中提取文本
String text = textStripper.getText(document)；
// 输出提取的文本结果
System.out.println(text)；
// 关闭 PDDocument
document.close()；
catch (IOException e) {
e.printStackTrace()；
}
}
}在本例中，公司需要确保在项目中将 Apache PDFBox 库作为依赖项。您可以从 Apache PDFBox 官方网站 并将其集成到项目中。
上图所示示例加载 PDF 文档，从中提取所有文本并输出到控制台。公司可以根据自己的要求进一步处理结果，从文件中提取和分析特定数据。
pdfrw
利用 Python 库 pdfrw，公司可以对 Adobe PDF 文件进行搜索和编辑。此外，pdfrw 还可以合并文件、旋转单个页面和更改元数据等。下面是一个实践中的代码示例：
导入 pdfrw
def search_for_information_in_pdf(pdf_file, search_term)：
pdf_obj = pdfrw.PdfReader(pdf_file)
found_pages = []
for page_nr, page in enumerate(pdf_obj.pages, start=1)：
page_text = ""
for annot in page.annots：
if annot.Subtype == "/Widget" and annot.A and annot.A.V：
page_text += annot.A.V
如果 page_text 中有搜索词
found_pages.append(page_nr)
return found_pages
if __name__ == "__main__"：
pdf_file = "path/to/your_pdf.pdf"
search_term = "您的搜索词"
found_on_pages = search_for_information_in_pdf(pdf_file, search_term)
if found_on_pages：
print(f "在以下页面中找到了搜索词 '{search term}':")
print(found_on_pages)
else：
print(f "在 PDF 文档中没有找到搜索词'{搜索词}'")使 PDF 可搜索：如何使用 Konfuzio
要使用 Konfuzio 制作可搜索的 PDF 文件，首先要在您的账户中创建一个新项目，然后在顶部的栏中选择要用于文档的功能。假设您要搜索一份手写文档。例如，您可以上传该文档的 JPG 照片。
Konfuzio 现在可以自动识别文档中的所有字符和单词。然后，您可以将照片导出为 PDF 格式。Konfuzio 可确保字体大小与原始文档完全一致。现在，您可以在 Konfuzio 的 SmartView 中搜索 PDF 中的单个单词或更正文本。Konfuzio 界面中这一过程的外观和工作原理将在本手册中清楚地显示出来。 用于文本识别的 OCR.
常见问题
要使 PDF 可搜索，公司可以依靠 Konfuzio、Pytesseract 或 pdfrw 等软件。有了这些工具，企业不仅能识别文件中的相关数据，还能对其进行分类、分析和评估，并将其传递给后续工作流程。
可搜索 PDF 通过索引和快速搜索内容，使组织能够更有效地管理文件。这使得查找相关信息更加容易，并加快了工作流程。搜索功能提高了工作效率，缩短了时间，改善了决策。此外，可搜索 PDF 还能提高可访问性，并实现与其他系统的集成。
OCR 软件首先会优化文件的对比度和亮度。然后识别字母、数字和符号。在此过程中，它使用学习算法来提高准确性，并将识别出的字符组合成单词和句子。语言模型会纠正错误。然后，识别出的文本将以可编辑的格式输出。
