PDF 中的掃描表格是影像中的數位網格。人眼看到的是行和列。 OCR 軟體會看到頁面圖片並嘗試提取它能找到的任何文字。結果往往是一片混亂,數字之間的關係就失去了。第三列中的值最終出現在第二列。行標題附加到錯誤的資料。在掃描的表上運行 OCR 並僅導出清晰映射到行和列的數字數據,需要保留表結構的 OCR 設定以及將數字與周圍文字隔離的匯出步驟。 OCR PDF表格提取過程比一般文本 OCR 要求更高。

為什麼常規 OCR 在表格上失敗
一般 OCR 將頁面影像處理為連續的文字流。它識別字元並按照它們在頁面上出現的順序輸出它們,通常是從左到右,從上到下。一張桌子打亂了這個流程。 OCR 引擎遇到由大間隙分隔的短文字片段。它必須決定這些片段是否是同一段落、單獨的行或表格元素的一部分。通用 OCR 引擎並非設計用於進行這種區分。
表格儲存格中的數字透過空格與其相鄰數字隔離。其上方的列標題可能被識別為單獨的文字區塊。其左側的行標籤可以被識別為另一個單獨的區塊。 OCR 輸出將這三個部分呈現為斷開的文字。列標題、行標籤和資料值之間的關係遺失。 掃描的 PDF 表變成一堆沒有結構意義的數字。
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使用表格感知 OCR 引擎
專業 OCR 引擎包括表格檢測作為核心功能。這些引擎分析頁面影像並透過偵測網格線、列對齊和一致的行間距來識別表格結構。他們將表格作為結構化物件進行處理,單獨識別每個單元格並記錄其行和列位置。輸出是結構化格式,例如電子表格或 CSV 文件,其中保留表結構。
Adobe Acrobat Pro 包含表格感知 OCR。在掃描文件上執行 OCR 時,啟用「識別文字」選項並確保「識別表格」設定處於活動狀態。 OCR 引擎識別頁面上的表格並將其提取為結構化資料。基於瀏覽器的OCR PDF平台(包括WukongPDF)也支援表格識別,以電子表格格式傳回擷取的資料。
僅匯出數值數據
OCR 辨識表格結構後,輸出通常會包含表格中的所有文字:行標籤、列標題和資料值。若要僅匯出數字,請過濾輸出。在電子表格中,刪除文字列並保留數字列。或者,在 OCR 匯出設定中,指定僅應提取數字資料。一些 OCR 工具可以識別每個單元格中的資料類型並允許選擇性匯出數位單元格。
當表格資料將輸入另一個系統時,數字匯出非常有用。需要季度收入資料的財務模型不需要行標籤。需要測量值的統計分析不需要列標題。 提取 PDF 資料步驟產生一個乾淨的數字資料集,可供匯入。文字標籤可以單獨匯出並用作參考以了解數字代表的含義。
清理和驗證提取的數字
OCR 從來都不是完美的。數字特別容易出錯,因為許多字元看起來很相似。零可以被辨識為字母 O。一可以被辨識為小寫 L。逗號可以被辨識為句點。擷取數位資料後,掃描輸出是否有 OCR 錯誤。尋找與其鄰居相比超出範圍的數字。如果一列價值約為 45 萬美元,季度收入為 45,000 美元,則屬於危險信號。
將提取的總計與原始文件中的任何摘要數字進行比較。如果原始表格底部包含一行總計,請將擷取的數字相加,並將總計與原始資料進行比較。差異表示一個或多個單元格中存在 OCR 錯誤。 掃描的 PDF原稿是事實來源。 OCR 輸出是需要驗證的近似值。
處理影像品質較差的掃描表格
在點陣印表機上列印、影印兩次並以低解析度掃描的表格提出了嚴峻的 OCR 挑戰。網格線可能已損壞或遺失。這些數字可能很模糊或部分模糊。 OCR 引擎可能根本無法偵測表格結構,而是退回到一般文字辨識。在 OCR 之前對掃描影像進行預處理。增加對比度以使微弱的數字變暗。應用去斑濾鏡去除 OCR 引擎可能會將其解釋為小數點或逗號的雜散點。
如果表格影像品質對於自動 OCR 來說太差,手動轉錄可能是唯一的選擇。手動將數字輸入到電子表格中,並從掃描影像中讀取它們。雖然速度很慢,但會產生完全準確的數據。手動轉錄和 OCR 校正之間的時間權衡取決於表格的大小和 OCR 準確性。 OCR 準確性較差的小表手動轉錄速度較快。具有良好 OCR 準確性的大表可以更快地修正 OCR 輸出。
從掃描的表中提取乾淨的數位資料是一個多步驟的過程,需要仔細的 OCR 配置和徹底的驗證。然後,提取的數字可以流入分析、建模或報告系統,就像它們是數位化創建的一樣。
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