炸裂！一招 OCR 搞定所有格式数据，企业实战案例 + 代码全公开！

在上一篇文章中，成功搭建起一套纯本地数据处理服务。该服务以 API 形式呈现，内部各项任务均可便捷调用。

昨天，我们分享了方案一，将文本、图像、表格分开处理；而今天带来的方案二则另辟蹊径 —— 采用 OCR 技术对所有格式的数据进行统一提取。

这一方法有效解决了文本与图案结果的匹配难题，大幅提升数据处理效率。

在深入讲解操作步骤前，先为大家展示实际提取效果。精心准备了 4 种企业内部常见的数据类型进行测试：

#A 不规则合并的表格

表格结构复杂，合并单元格情况频繁；

#B 带干扰的手写体

存在背景噪点等干扰因素的手写文字；

#C 规则表格的手写体

规整表格内的手写内容；

#D 文本 + 表格 + 图像的 PDF

多种元素混合的综合型文件 。

从实际提取结果来看，整体表现十分出色。其背后的 “功臣” 是 PaddleOCR，这项技术具备诸多强大特性：

智能版面分析

可对图片、PDF 等格式文档进行深度解析，精准划分文字、标题、表格、图片、公式等区域；

表格处理专家

支持通用中英文表格检测，能对表格区域进行结构化识别，并将结果输出为 Excel 文件；

多模态信息抽取

支持基于多模态的关键信息抽取（KIE）任务，涵盖语义实体识别（SER）和关系抽取（RE）；

版面复原功能

可将处理后的内容恢复为与原始图像布局一致的 Word 或 PDF 文件；

灵活部署方式

支持自定义训练，提供 Python whl 包调用等多种推理部署方式，操作简单便捷；

广泛语言适配

在 OCR 功能上，适配中英等 80 多种语言，满足多样化需求。

一、环境搭建及准备

本次实践对环境有一定要求，具体如下：

还未搭建 AI 环境的小伙伴，强烈推荐参考【点击】手把手安装 AI 必备环境教程，完成基础环境搭建。环境搭建完成后，按以下步骤操作：

创建 conda 环境

打开终端，执行命令conda create --name ocr python=3.10，指定环境名称为 “ocr”，Python 版本为 3.10 。

激活 conda 环境

输入conda activate ocr，切换至新建的环境。

进入代码路径

使用cd命令进入存放代码的目录（注意：路径中不能包含中文，否则可能引发错误），例如cd /ocr/day2。

安装依赖

本次实践所需环境已打包，执行conda env create -f environment.yml，系统将自动安装所有依赖。由于是 GPU 版本，建议确保本地环境与示例环境一致。这套系统对资源要求不高，即便显卡性能一般也能正常运行。

二、下载实践代码及素材

为大家准备了三大实用资源：

#A 素材与结果包

包含所有实践素材及对应处理结果；

#B 安装指引

涵盖 GPU 和 CPU 环境的详细安装指南；

#C 代码案例

四个由浅入深的代码示例，助你逐步掌握核心技术 。

运行代码时，程序将实现三大实用功能：

智能跳过重复文件

已处理过的文件不会重复处理，节省资源；

规范输出路径

处理后的文件将输出至指定文件夹，若文件夹不存在则自动新建；

任务统计

处理完成后，自动统计任务耗时及处理概览。

实际运行效果如下：

稍后，我们将深入剖析这些功能的实现原理。

三、运行代码与核心代码解析

现在，环境与代码均已准备就绪，执行python step4.py即可运行程序。运行过程中，为大家梳理了几处核心代码：

指定 OCR 模型

选择中文模型，从日志可知使用的是最新版本。

重复文件处理逻辑

通过检查文本文件是否存在，判断文件是否已处理，避免重复操作。

字符串拼接

将 OCR 识别的文本按坐标拼接，消除不连贯和空格，形成有效内容。

耗时计算

统计文件处理情况和总耗时，便于调试与结果分析。

本次实践内容干货满满，掌握这些技能，相信大家在数据处理工作中能更得心应手。赶紧动手实践，完成学习打卡吧！