Tesseract OCR 文档提取器

解决什么问题

扫描文档和图像中的文本提取常面临两大挑战：非结构化文本难以直接使用，表格数据识别准确率低。传统 OCR 工具可能无法保留文档的原始结构，导致后续数据处理困难。

核心能力与工作方式

• 文本结构化提取：基于 Tesseract OCR 引擎，结合自定义 LSTM 训练数据，从扫描件和图像中提取可编辑的文本内容。
• 表格检测：通过 OpenCV 的轮廓分析技术，识别文档中的表格区域，保留表格的行列结构信息。
• PDF/A 输出：生成符合 PDF/A 标准的文档，确保长期存档的兼容性和可读性。

适用边界与注意点

• 依赖管理：需注意上游依赖包的开源许可证差异，避免合规风险。
• 数据文件要求：需从 tessdata 仓库获取支持旧版引擎的 traineddata 文件，否则可能影响识别效果。
• 环境配置：命令行用法示例需参考官方文档，需自行配置运行环境。