数据处理,文档格式一键转换,pdf文件ocr识别,致力于撮合“碎片化需求”与“开发者碎片时间”。用户上传扫描版 PDF 后,我的 PDFocr 项目可秒级提取文字并生成可编辑文本,正好满足平台上海量“小批量文档数字化”需求,实现需求方零门槛发单、开发者零押金接单的双赢场景。
文件格式一键转换,pdf文件ocr识别【PDFocr 功能清单
1. 一键 OCR
拖拽/上传 PDF → 自动检测语言 → 3 秒内输出双层可搜索 PDF + txt/md/json 三种格式。
2. 精准表格还原
智能识别边框与合并单元格,直接生成 Excel(.xlsx)或 Markdown 表格,财务/报表类需求 0 手工。
3. 批量流水线
支持多文件并发处理,最多 500 页/次;提供 REST API,可嵌入甲方现有系统或程序聚合自动交付脚本。
4. 版面保持
标题、段落、图片相对位置 1:1 还原,方便后续 Word/PPT 二次排版,减少设计师介入。
5. 敏感信息脱敏(可选)
正则+AI 双引擎自动遮盖身份证号、金额等字段,满足甲方隐私合规要求。
6. 轻量部署
纯 Python3,依赖 ≤ 200 MB;Docker 一条命令即可跑在 1 核 1 G 云主机,平台开发者可秒级复现。
Python 【PDFocr 项目实现方案
1. 技术栈
Python 3.11 + FastAPI + PaddleOCR(v2.7)+ pdf2image + OpenCV + Celery + Redis + Docker
结果存储(本地/S3) OCR & 后处理
3. 关键流程
① 接收:FastAPI 校验文件类型与页数 → 生成唯一 task_id
② 分片:pdf2image 按 300 dpi 转 PNG,多线程切图
③ OCR:PaddleOCR 开启 angle & table 模型,返回文字、坐标、置信度
④ 后处理:
• 版面恢复:pyMuPDF 按原坐标写回文字层生成可搜索 PDF
• 表格重构:OpenCV 轮廓检测 → pandas.DataFrame → Excel/Markdown
⑤ 质检:置信度 < 0.92 的段落红色高