Pythonを使用したPDFのOCR処理

Pythonは、その強力なライブラリとツールのおかげで、PDFのOCR（光学文字認識）処理に広く使用されています。この記事では、Pythonを使用してPDFからテキストを抽出する基本的な手順を説明します。

必要なライブラリ

OCR処理を行うためには、以下のPythonライブラリが必要です。

• pdf2image: PDFファイルを画像に変換します。
• PIL (Python Imaging Library): 画像処理を行います。
• pytesseract: OCR（光学的文字認識）を利用して画像からテキストを読み取ります。

これらのライブラリをインストールするには、以下のコマンドを使用します。

!pip install pdf2image
!pip install Pillow
!pip install pytesseract

OCR処理の基本的な手順

以下に、Pythonを使用してPDFからテキストを抽出する基本的な手順を示します。

from pdf2image import convert_from_path
import pytesseract
from PIL import Image

# PDFファイルのパス
pdf_path = "sample.pdf"

# PDFを画像に変換
images = convert_from_path(pdf_path)

text = ""

# 各ページの画像に対してOCRを実行
for image in images:
    # 画像を一時的に保存してOCRを実行
    image_path = "temp_image.jpg"
    image.save(image_path)

    # OCRを実行してテキストを取得
    page_text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), lang='jpn')

    # テキストを結合
    text += page_text

# テキストを表示
print(text)

このコードは、指定されたPDFファイルを画像に変換し、各画像にOCRを適用してテキストを抽出します。最後に、すべてのテキストを結合して表示します。

まとめ

Pythonは、その豊富なライブラリとツールのおかげで、PDFのOCR処理に理想的な言語です。この記事では、Pythonを使用してPDFからテキストを抽出する基本的な手順を紹介しました。これらの手順は、さまざまなOCRタスクに適用できます。