如何使用Python读取扫描PDF时剔除手写文字

图像预处理（弱化手写干扰） #

• 二值化+降噪：先把PDF拆成单页图像，用OpenCV强化打印文本的对比度，过滤浅色调的手写痕迹。示例代码：

import cv2

def preprocess_img(img_path):
    # 读入灰度图
    gray_img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 二值化（调整阈值过滤浅淡手写）
    _, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    # 中值降噪
    denoised_img = cv2.medianBlur(binary_img, 3)
    return denoised_img

• 区域定位：如果打印文本有固定布局（比如规整段落、表格），可通过轮廓检测锁定规则文本区域，跳过零散的手写区域。

Tesseract参数优化 #

• 字符白名单限制：指定只识别打印文本常用字符，过滤手写的不规则符号。示例配置：

import pytesseract

custom_config = r'--oem 3 --psm 6 -c tessedit_char_whitelist="ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789.,!?;:()[]{}"'
# 传入预处理后的图像识别
extracted_text = pytesseract.image_to_string(preprocess_img("page.jpg"), config=custom_config)

• 页面分割模式（PSM）：选择适配打印文本的模式，比如--psm 6（假设单块规整文本），避免将手写区域误判为文本块。

后处理过滤 #

• 字符特征筛选：打印文本字符尺寸规整，统计识别结果中每个字符的宽高，剔除偏离均值过大的手写字符。
• 语义连贯性校验：用简单的NLP工具（如NLTK）检查语句通顺度，手写内容多为零散无意义片段，可批量剔除这类内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abhishek kumar shankar