OCR: распознавание документов, работа с Tesseract, обработка PDF - инструкция

Когда речь заходит про OCR распознавание, у большинства разработчиков первая ассоциация - это Tesseract OCR. И не зря: движок существует уже много лет, имеет открытый код и умеет работать практически из коробки. Если у вас есть скан договора в PDF или фото документа, задача сводится к одной операции: прогнать через OCR и получить читаемый текст OCR, пригодный для поиска, редактирования или анализа.

Как это работает на практике

Основная идея проста: OCR (Optical Character Recognition) берёт картинку и пытается угадать символы. Для этого используется языковая модель. Устанавливается Tesseract элементарно - достаточно его скачать с официального репозитория или через пакетный менеджер. Например, в Linux это одна команда apt install tesseract-ocr. В Windows обычно скачивают готовый инсталлятор.

Дальше процесс таков:

Берём картинку (например, scan.png).
Запускаем команду: tesseract scan.png output -l rus+eng pdf
В результате получаем файл output.pdf, в котором работает поиск — это и есть типичный сценарий PDF OCR.
Если нужно - вытаскиваем обычный текстовый файл: tesseract scan.png output -l eng
Результат - output.txt, где лежит распознанный текст.

Онлайн против оффлайна
Многие начинают именно с онлайн OCR сервисов. Но у таких сервисов всегда ограничения: размер, количество страниц, иногда качество, а иногда - вопросы к безопасности и конфиденциальности данных. Для серьёзных задач лучше поднимать локальный движок, особенно если речь идёт про внутренние документы или корпоративные базы.

Что можно докрутить
Tesseract сам по себе довольно гибкий. Можно обучать собственные языковые модели, подправлять словари, использовать скрипты предобработки (например, бинаризацию или удаление шумов) для повышения качества распознавания текста. Особенно, если документы старые или с некачественными сканами.

Ещё один полезный момент: вокруг движка есть экосистема обёрток и библиотек. Под Python есть pytesseract, под Node.js тоже хватает решений. То есть вы можете встроить OCR прямо в ваш пайплайн: скажем, скрипт обходит папку с документами, прогоняет через Tesseract и складывает результаты в базу.

Для чего используется - примеры кейсов:

Автоматическая обработка входящей корреспонденции в компаниях.
Цифровка бумажных архивов (особенно актуально для библиотек).
Обработка чеков и квитанций в мобильных приложениях.
Подготовка датасетов для систем машинного обучения.

Инструменты вроде Tesseract OCR формируют универсальный стандарт де-факто: это одновременно бесплатное, гибкое и мощное решение, вокруг которого строятся и любительские скрипты, и корпоративные комплексы обработки документов.