從 PDF 文件中進行非 OCR 表格提取
PDF 文件通常包含表格,表格是許多應用程式的基本資料結構。然而,從 PDF 中提取表格作為結構化資料仍然是一個挑戰,尤其是當 OCR 不可行時。
PDF 渲染的限制
許多提取表格的嘗試開始透過將 PDF 轉換為 HTML。然而,由於字體問題和文字識別效果差,這種方法通常會產生不令人滿意的結果,尤其是對於非英語文件。或者,對於具有不同表格位置的文檔,基於 x 和 y 座標提取表格是不可行的。
人類表格辨識的複雜性
根本困難在於事實上,PDF 沒有明確定義表結構。相反,它們呈現人類解釋為表格的文本和線條。在程式碼中複製這種解釋是一項艱鉅的任務。
不可提取的文本
在提供的具體示例中,出現了另一個問題:文檔包含損壞的文本數據,使得直接文本提取變得不可能。從 Adobe Reader 複製和貼上文字不會產生有意義的結果,從而妨礙了基於文字的提取方法的可行性。
結論
雖然從PDF 中進行簡單的文本提取是由於結構化數據相對簡單、可靠的表提取仍然是一個挑戰,特別是當OCR 不可行時。 PDF 渲染的限制、人工表格識別的複雜性以及潛在的文字損壞問題為自動表格擷取帶來了重大障礙。因此,通常需要針對特定文件結構和格式自訂的解決方案才能有效地從 PDF 中提取表格。
以上是如何在沒有 OCR 的情況下從 PDF 中提取表格?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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