传统的讲座通常伴随着一组 pdf 幻灯片。一般来说，想要对此类讲座做笔记，需要从 pdf 复制、粘贴很多内容。

最近，来自 K1 Digital 的高级机器学习工程师 Lucas Soares 一直在尝试通过使用 OCR（光学字符识别）自动转录 pdf 幻灯片，以便直接在 markdown 文件中操作它们的内容，从而避免手动复制和粘贴 pdf 内容，实现这一过程的自动化。

左为项目作者 Lucas Soares。

项目地址：https://github.com/EnkrateiaLucca/ocr_for_transcribing_pdf_slides

为什么不使用传统的 pdf 转文本工具呢？

Lucas Soares 发现传统工具往往会带来更多的问题，需要告别花时间解决。他曾经尝试使用传统的 Python 软件包，但是遇到了很多问题（例如必须使用复杂的正则表达式模式解析最终输出等），因此决定尝试使用目标检测和 OCR 来解决。

基本过程可分为以下步骤：

将 pdf 转换为图片； 检测和识别图像中的文本； 展示示例输出。

基于深度学习的 OCR 将 pdf 转录为文本

将 pdf 转换为图像

Soares 使用的 pdf 幻灯片来自于 David Silver 的增强学习（参见以下 pdf 幻灯片地址）。使用「pdf2image」包将每张幻灯片转换为 png 图像格式。

pdf 幻灯片示例。

地址：https://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/intro_RL.「复pdf

代码如下： 

from pdf2image import convert_from_path from pdf2image.exceptions import (  PDFInfoNotInstalledError,  PDFPageCountError,  PDFSyntaxError )  pdf_path = "path/to/file/intro_RL_Lecture1.pdf" images 制+= convert_from_path(pdf_path) for i, image in enumerate(images):     fname = "image" + str(i) + ".png"     image.save(fname, "PNG") 

经过处理后，所有的 pdf 幻灯片都转换成 png 格式的图像：

检测和识别图像中的文本

为了检测和识别 png 图像中的文本，Soa粘贴res 使用 ocr.pytorch 库中的文本检测器。按照说明下载模型并将模型保存在 checkpoints 文件夹中。

ocr.pytorch 库地址：https://github.com/courao/ocr.pytorch

代码如下： 

# adapted from this source: https://github.com/courao/ocr.pytorch %load_ext autoreload %autoreload 2 import os from ocr 」，;import ocr import time import shutil import numpy as np import pathlib from PIL import Image from glob import glob import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns&nbs基于p;sns.set() import pytesseract  def single_pic_proc(image_file):     image = np.array(Image.open(image_file).convert('RGB'))     result, image_framed = ocr(image)     return res深度ult,image_framed  image_files = glob('./input_images/*.*') result_dir = './output_images_with_boxes/'  # If the output folder exists we will remove it and redo it. if os.path.exists(result_dir学习):     shutil.rmtree(result_dir) os.mkdir(result_dir)  for image_file in sorted(image_files):     result, image_framed = single_pic_proc(image_file) # detecting and recognizing the 的Otext     filename = pathlib.Path(image_file).name     output_file = os.path.join(result_dir, image_file.split('/')[-1])     txt_file = os.path.join(result_dir, image_file.split('/')[-1].split('.'CR)[0]+'.txt')     txt_f = open(txt_file, 'w')     Image.fromarray(image_framed).save(output_file)     for key in result:         txt_f.write(result[key][1]+' ')，实     txt_f.close() 

设置输入和输出文件夹，接着遍历所有输入图像（转换后的 pdf 幻灯片），然后通过 single_pic_proc() 函数运行 OCR 模块中的检测和识别模型，最后将输出保存到输出文件夹。

其中检测继承（inherit）了 Pytorch CTPN 模型，识别继承了 Pytorch CRNN 模型，两者都存在于 OCR 模块中。

示例输出

代码如下： 

import cv2 as cv  output_dir = pathlib.Path("./output_images现P_with_boxes")  # image = cv.imread(str(np.random.choice(list(output_dir.iterdir()),1)[0])) image = cv.imread(f"{output_dir}/image7.png") size_reshaped = (int(image.shape[1]),int(image.shape[0])) image = cv.resize(image, size_reshapDFed) cv.imshow("image", image) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 

下图左为原始 pdf 幻灯片，图右为转录后的输出文本，转录后的准确率非常高。

文本识别输出如下： 

filename = f"{output_dir}/image7.txt" with open(filename, "r") as text:     for line in&nb转文sp;text.readlines():         print(line.strip(" ")) 

通过上述方法，最终你可以得到一个非常强大的工具来转录各种文档，从检测和识别手写笔记到检测和识别照片中的随机文本。拥有自己的 OCR 工具来处理一些文本内容，这比依赖外部软件来转录文档要好的多。