提取 PDF 文件中图像内的文本可以解锁重要信息，以供搜索、编辑和数据重用。手动重新输入图像中的文本非常繁琐。
本文介绍了光学字符识别 (OCR) 技术，该技术可以自动从 PDF 文档图像中提取文本。我们介绍了 OCR 工作原理的基础知识、分步使用指南以及通过提高图像质量来优化文本提取的技巧。按照这些教程，您可以轻松从 PDF 扫描和图像中检索文本。
目录
了解光学字符识别 (OCR)
什么是 OCR？
OCR技术的工作原理
使用 OCR 从图像中提取文本的好处
用于从 PDF 文档中的图像中提取文本的免费在线工具
工具一：PopAi
特征
如何使用
优点和缺点
工具2：Adobe Acrobat Pro DC
特征
如何使用
优点和缺点
使用 OCR 从 PDF 图像中提取文本的分步指南
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选择正确的软件或在线工具
上传包含图像的 PDF 文档
运行OCR流程
检查并编辑提取的文本
以可用格式保存文本
优化 PDF 图像文本提取的技巧
使用高质量图像
提取前调整图像分辨率
确保图像中的文字清晰易读
校对并编辑提取的文本以确保准确性
结论
了解光学字符识别 (OCR)
什么是 OCR？
光学字符识别或 OCR 的核心是指通过利用先进的人工智能算法将图像扫描和图形中的打字、手写或打印的文本字符流自动转换为结构化、机器可读和完全可编辑的数字文本。
OCR技术的工作原理
专用 OCR 软件通过对象检测以编程方式识别字符模式来处理包含文本的图像，然后智能地将句子和段落的图片转换为实际的文本字符串。然后，这些提取的文本内容可以在文字处理器中轻松编辑或以结构化格式导出。
使用 OCR 从图像中提取文本的好处
通过人工智能 OCR 解决方案自动从 PDF 文档图像中提取文本，可以实现多种功能，包括根据识别的单词在之前没有文本的扫描文件中进行搜索，以及允许完全编辑现在已解放的段落，而不是静态的、不可选择的图像。它消除了手动重新输入图形中可能存在的数千个单词的需要。
用于从 PDF 文档中的图像中提取文本的免费在线工具
工具一：PopAi
特征
PopAi 提供用户友好的基于云的 OCR API，无需任何复杂的安装或设置，它可以可靠地从颗粒扫描和扭曲的图像中提取文本并将其转换为可编辑格式。这款AI PDF 阅读器支持提取 PDF 文件以及所有常见图像格式中的文本。此外，它还具有多语言功能，能够识别除英语以外的文本。
如何使用
该工具的工作流程非常简单——用户只需通过智能网络门户上传包含嵌入文本图形的目标图像、图表或 PDF 文件。上传后，等待几秒钟让 AI 模型快速处理文档。最后，在干净的输出中复制或下载从图像中提取的机器可读文本。
优点和缺点
一个显著的优势是易于使用的界面和集成，无需学习曲线，并且即使从质量较差的扫描中也能获得强大的文本提取能力。但是，免费帐户面临文件大小和每月处理量限制，
因此可能需要付费计划才能处理大量文件
工具2：Adobe Acrobat Pro DC
特征
Adobe Acrobat Pro DC 提供了功能齐全的 PDF 编辑环境，具有由 AI 引擎驱动的无缝内置 OCR 功能、针对平板设备优化的触摸界面，并利用增强的机器学习图像处理算法来最大限度地提高文本识别准确性。
如何使用
工作流程只需在 Acrobat 桌面应用程序中直 按需印刷以及为您的品牌消除运输和产品存储 接打开基于图像的 PDF 文件，然后选择标有“识别文本”的专用 OCR 菜单选项。最后，如果您需要单独将提取的文本导出到文档之外，请保存它。
优点和缺点
一个主要优点是将 OCR 功能紧密集成到 Acrobat 现有的强大 PDF 编辑工具包中，无需学习曲线。但是，需要付费永久许可证，这会增加偶尔用户的成本。
使用 OCR 从 PDF 图像中提取文本的分步指南
选择正确的软件或在线工具
首先，在筛选最佳 OCR 解决方案时，确定组织对除英语之外的预期处理语言的需求、所需的文本提取自动化程度、现有文档工作流程以及预算或成本考虑。通常，偶尔的小型工作建议利用在线 OCR API，而批量处理大量文档则受益于本地安装的桌面软件。
上传包含图像的 PDF 文档
选择合适的 OCR 工具后，通过内置功能将目标 PDF 文件或特定图像上传或导入到平台界面。
例如，在 Acrobat 中拖放文件，或使用云 API 的 Web 上传门户
运行OCR流程
上传后，根据需要留出几秒钟到几分钟的时间，让驱动文本识别的人工智能模型全面分析 PDF 文档中嵌入的所有图像和图形，通过自动启动处理流提取出所有已识别的文本流。
检查并编辑提取的文本
查看文本识别结果面板或访问包含所有已识别文本字符串的输出文件，以手动纠正偶尔出现的对模棱两可或模糊字符的误解，如果文档质量需要进一步干预，这些误解可能会使 AI 感到困惑。
以可用格式保存文本
最后，将从图像中剥离出来的经过 OCR 处理的文本导出或保存为单独的、格式清晰的文本文件（如 TXT、DOC 或 DOCX），以便在需要进一步编辑或分发时，可以使用常用文字处理器轻松访问 PDF 格式之外的现有段落。
优化 PDF 图像文本提取的技巧
使用高质量图像
在扫描流程中捕获最终用于 OCR 管道的文本段落 DEB 目录 图像时，请始终使用清晰、正确聚焦且光线充足的图像并最大化分辨率，以提高文本字符识别准确性。
提取前调整图像分辨率
对于现有的低分辨率扫描，在允许的情况下，在 OCR 之前通过插值方法增加像素密度，以适度提高清晰度并提高提取精度，而不会引入过多的失真。
确保图像中的文字清晰易读
使用图形应用程序创建文本以嵌入 PDF 时，请使用足够大且清晰的字体大小，以尽量减少字符歧义。同时尽量减少背景噪音、复杂纹理和杂乱，因为这些可能会妨碍 OCR 算法清晰地隔离字符。
校对并编辑提取的文本以确保准确性
文本提取完成后，通过拼写检查和人工审核彻底检查最终输出，以便在进一步使用之前修复偶尔出现的识别错误，同时保留内容的上下文完整性。
结论
通过 OCR 自动化释放 PDF 文档图像中滞留的文本，消除了繁琐的重新输入需求，同时实现了内容的充分利用。遵循这些最佳实践，使用 PopAi 或 Adobe Acrobat Pro 等高效工具从扫描和图像中优化文本提取，以帮助分析和搜索。
