スキャンした PDF を Word 文書に変換すると、文書内のテキストを編集して変更や更新を容易にするなど、いくつかの利点があります。また、テキスト検索機能も有効になるため、大規模なドキュメントや調査を行う場合に非常に役立ちます。さらに、Python で OCR を実行するときに、スペルチェックを実行してタイプミスや単語のスペルミスを修正することもできます。
Python でスキャンした PDF からテキストを認識する
スキャンされた PDF ドキュメントは、検索または編集可能なテキストがないため、作業が困難になることがよくあります。しかし、光学式文字認識 (OCR) テクノロジーを利用すると、スキャンした PDF からテキストを抽出し、検索または編集可能な形式に変換することが現実になります。このブログ投稿では、Python で OCR を使用して PDF テキスト認識を実行する方法を学習します。また、スキャンした PDF ファイルからテキストを抽出し、検索可能または編集可能な PDF に変換し、.NET ライブラリ経由で Python 用の Aspose.OCR を使用して Python の OCR 機能の可能性を引き出す方法についても説明します。
Python で画像上のテキストを比較する
テキスト情報の処理と分析は、さまざまな分野で共通の要件です。ただし、画像上のテキストを扱うには特有の課題があります。幸いなことに、.NET 経由の Aspose.OCR for Python は、このタスクに効率的に取り組むための強力なライブラリとツールを提供します。このブログ投稿では、光学式文字認識 (OCR) 技術を使用して、Python で画像上のテキストを比較する方法を説明します。