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OCR deutlich beschleunigen
Verfasst: Freitag 19. Juli 2019, 20:30
von AP10
Hallo Zusammen,
ich beschäftige mich mit der Digitalisierung von PDF-Dokumenten und habe etwas lauffähiges mit pyTesseract geschrieben.
Mein Vorgehen ist sehr einfach und besteht aus folgenden Schritten:
1. PDFs einzeln einlesen und als Bild-Datei abspeichern
2. OCR mit pyTesserace durchführen
3. Erkannte Texte um Noise bereinigen
Da ich einen relativ neuen 6-Core Rechner habe, führe ich alle Schritte per Multiprocessing durch, was die Laufzeiten deutlich reduziert.
Als Projektarbeit in der Uni möchte ich das allerdings als Aufhänger nehmen um noch mehr PDFs in kürzer Zeit zu verarbeiten. Gut wären 100k Seiten PDFs in weniger als 10 Stunden.
Hat jemand von euch einen Ansatz, wie man sowas in Python (ggf. Spark) umsetzen kann? Natürlich habe ich schon gegoogelt, aber scheint wohl nicht gereicht zu haben

Hat sowas jemand von euch schon durchgeführt?
Ich danke vorab für alle Tipps und Erfahrungen!
Re: OCR deutlich beschleunigen
Verfasst: Freitag 19. Juli 2019, 20:36
von __deets__
Ich bezweifle das du da was findest. Tesseract ist der freie Standard. Wenn du mehr willst wirst du zahlen müssen.
Re: OCR deutlich beschleunigen
Verfasst: Freitag 19. Juli 2019, 21:17
von ThomasL
wie wäre es hiermit?
https://www.chip.de/downloads/Some-PDF- ... 35164.html
der Umweg über Bild-Dateien erscheint mir ziemlich umständlich und zeitaufwändig.
Re: OCR deutlich beschleunigen
Verfasst: Freitag 19. Juli 2019, 22:22
von __blackjack__
@ThomasL: Wenn von „Digitalisierung von PDF-Dokumenten“ die Rede ist, dann muss in den PDF-Dokumenten ja etwas analoges sein, beziehungsweise ein ”rohes” digitales Abbild von analogen Vorlagen. Also in der Regel Scans von analogen Büchern und Dokumenten. Wenn die Texte da schon so einfach als fertige Daten raus zu ziehen wären, würde man ja keine OCR brauchen.
Re: OCR deutlich beschleunigen
Verfasst: Samstag 20. Juli 2019, 06:42
von nezzcarth
AP10 hat geschrieben: Freitag 19. Juli 2019, 20:30
Als Projektarbeit in der Uni möchte ich das allerdings als Aufhänger nehmen um noch mehr PDFs in kürzer Zeit zu verarbeiten. Gut wären 100k Seiten PDFs in weniger als 10 Stunden.
An vielen größeren Uni Bibliotheken wird professionell digitalisiert. Da es sich ja um eine Projektarbeit handelt, kannst du ja vielleicht bei euch mal unverbindlich anfragen, ob man dir ein paar Tipps zu Software und Arbeitsabläufen geben kann. Die verwenden halt i.d.R. kommerzielle Software wie AbbyyFinreader.
Re: OCR deutlich beschleunigen
Verfasst: Dienstag 23. Juli 2019, 09:56
von AP10
Erstmal:
vielen Dank euch allen für die Beiträge!
Irgendeine Lösung muss es geben. Unternehmen die das im großen Stil auch tun, machen das ja nicht alles per Multiprocessing. Ich habe noch ein bisschen weiter gesucht und Apache Tika (
https://tika.apache.org) gefunden. Das werde ich mir mal genauer ansehen.
Kauflösungen kommen nicht in Frage, da ich das ja selber für das Projekt entwickeln muss.
Ich werde mal weitersehen und wenn ich was berichtenswertes erreicht habe, hier posten.
Wenn sich jemand von Euch mit Tika schon auskennt, ich bin dankbar für jeden Tipp, auch wenn er klein ist
Beste Grüße!
Re: OCR deutlich beschleunigen
Verfasst: Dienstag 23. Juli 2019, 10:03
von __deets__
Wie kommst du darauf, dass Unternehmen kein multi-processing benutzen wuerden? Selbstverstaendlich werden solche Auftraege massiv parallelisiert.
Und Tika benutzt - oh Wunder - fuer OCR Tesseract:
https://tika.apache.org/1.21/api/org/ap ... arser.html
Was genau also erhoffst du dir, einfach noch mehr Code drumrum laufen zu lassen? Inwiefern soll das eine Beschleunigung erreichen?
Re: OCR deutlich beschleunigen
Verfasst: Dienstag 23. Juli 2019, 10:09
von __blackjack__
Tika verwendet für OCR dann aber auch wieder Tesseract. Und ob das nur schneller wird wenn man einen in Java geschriebenen Server noch zusätzlich dazwischen schaltet…
Und warum denkst Du das Unternehmen die das im grossen Stil machen das nicht auf mehrere Prozesse verteilen? Ich würde sogar vermuten das die das auf mehrere Server verteilen wenn sie das tatsächlich im *grossen* Stil machen.