巧用 iText，破解复杂 PDF 连续识别难题

见解分享

2023-12-03 23:03:11

「人机配合」：破解复杂 PDF 连续识别难题

引言

PDF 文件因其广泛的文档传输和存储应用而广受欢迎。然而，其复杂的排版结构给文字识别带来了重大挑战。特别是当 PDF 中包含图像、表格或其他非文本元素时，直接对整张 PDF 图片进行识别往往会产生大量杂音，影响识别准确性。

复杂 PDF 识别的挑战

PDF 格式的复杂性体现在其多变的排版结构中。文本、图像、表格和其他元素以各种方式组合在一起，形成视觉上杂乱的文档。对于 OCR（光学字符识别）工具来说，将这些元素区分为有意义的文本可能非常困难。

直接对整张 PDF 图片进行识别会导致以下问题：

杂音： 非文本元素（如图像和表格）被识别为噪声，影响识别准确性。
效率低下： 识别大量杂音数据会减慢识别过程，降低效率。
准确性低： 杂音会干扰文本识别，导致识别错误。

解决方案：分步识别的「人机配合」

为了解决复杂 PDF 连续识别的难题，本文提出了一种基于「人机配合」的解决方案。该方案结合了人与机器的优势，分步识别有意义的文本区域，再拼接识别结果，从而避免杂音的影响，提高识别准确性。

具体实施步骤

该解决方案的具体实施步骤如下：

1. PDF 区域选择

由人工挑选出 PDF 中有意义的文本区域，通常包含正文、标题、表格等关键信息。区域选择时需注意：

区域大小合适，包含完整信息且不引入过多杂音。
区域形状规则，便于 OCR 工具识别。
避免选择背景复杂的区域或包含大量非文本元素的区域。

2. iText 文本识别

使用 iText 的 OCR 功能对选定的文本区域进行识别。iText 是一个开源的 Java 库，专门用于 PDF 文档的操作，提供高效的 OCR 功能。

3. 结果拼接

将各个区域的识别结果拼接起来，形成最终的识别结果。拼接时需注意：

保持文本顺序，按照区域在 PDF 中的排列顺序进行拼接。
去除重复的内容，避免同一区域的文本被多次识别。
添加必要的换行符和空格，保证文本的可读性。

优点与局限性

优点：

准确性高： 通过分步识别和人工挑选区域，可以有效去除杂音，提高识别准确性。
效率高： iText 提供的高效 OCR 功能，可以快速完成文本识别。
灵活度强： 该方案适用于各种复杂 PDF 文档，可以根据需要灵活调整区域选择策略。

局限性：

人工参与： 该方案需要人工参与区域选择，这可能会增加工作量。
依赖性： 该方案依赖于 iText 库的 OCR 功能，如果 iText 识别不准确，也会影响整体识别效果。

代码示例

import com.itextpdf.text.pdf.PdfReader;
import com.itextpdf.text.pdf.parser.PdfTextExtractor;

public class PdfTextExtractorExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 打开 PDF 文档
        PdfReader reader = new PdfReader("sample.pdf");

        // 获取需要识别的文本区域
        PdfTextExtractor extractor = new PdfTextExtractor(reader);

        // 执行文本识别
        String text = extractor.getTextFromPage(1);

        // 将识别结果拼接起来
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        for (int i = 1; i <= reader.getNumberOfPages(); i++) {
            result.append(extractor.getTextFromPage(i));
        }

        // 打印识别结果
        System.out.println(result);
    }
}