hOCR是一种用于光学字符识别(OCR)的标准格式,它将扫描的文档转换为可编辑的文本。使用Python可以将hOCR解析为JSON格式,以便更方便地处理和分析OCR结果。
在Python中,可以使用第三方库如pytesseract和BeautifulSoup来解析hOCR文件并将其转换为JSON。以下是一个示例代码:
import json
from bs4 import BeautifulSoup
def hocr_to_json(hocr_file):
with open(hocr_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser')
json_data = {}
json_data['pages'] = []
# 解析每个页面
for page in soup.find_all('div', class_='ocr_page'):
page_data = {}
page_data['width'] = int(page['data-image-width'])
page_data['height'] = int(page['data-image-height'])
page_data['text'] = []
# 解析每个识别的文本块
for block in page.find_all('div', class_='ocr_carea'):
block_data = {}
block_data['bbox'] = [int(x) for x in block['title'].split()[1:]]
block_data['text'] = []
# 解析每个识别的文本行
for line in block.find_all('span', class_='ocr_line'):
line_data = {}
line_data['bbox'] = [int(x) for x in line['title'].split()[1:]]
line_data['text'] = line.get_text()
block_data['text'].append(line_data)
page_data['text'].append(block_data)
json_data['pages'].append(page_data)
return json.dumps(json_data)
# 示例用法
hocr_file = 'example.hocr'
json_data = hocr_to_json(hocr_file)
print(json_data)
上述代码中,我们使用BeautifulSoup库来解析hOCR文件,并按照一定的结构将其转换为JSON格式。解析过程中,我们提取了页面的宽度和高度信息,以及每个文本块和文本行的边界框和识别文本内容。
这样,我们就可以将hOCR文件解析为JSON格式,方便后续的数据处理和分析。在实际应用中,可以根据具体需求对解析结果进行进一步处理,如提取关键信息、进行文本分析等。
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