有没有简单的方法来识别 PDF 是否是扫描的?

有没有简单的方法来识别 PDF 是否是扫描的?

我有数千份文档,其中一些是扫描的。所以我需要一个脚本来测试属于某个目录的所有 PDF 文件。有没有简单的方法可以做到这一点?

  1. 大多数 PDF 都是报告。因此它们包含大量文本。
  2. 它们非常不同,但正如下面提到的扫描件,由于与扫描相结合的不稳定的 OCR 过程,人们可以找到一些文本。

  3. 下面评论中 Sudodus 的提议似乎非常有趣。看看扫描 PDF 与非扫描 PDF 之间的区别:

已扫描:

grep --color -a 'Image' AR-G1002.pdf
<</BitsPerComponent 8/ColorSpace/DeviceRGB/Filter[/DCTDecode]/Height 2197/Length 340615/Name/Obj13/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 40452/Name/Obj18/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 41680/Name/Obj23/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 41432/Name/Obj28/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 59084/Name/Obj33/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 8/ColorSpace/DeviceRGB/Filter[/DCTDecode]/Height 2197/Length 472681/Name/Obj38/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 8/ColorSpace/DeviceRGB/Filter[/DCTDecode]/Height 2197/Length 469340/Name/Obj43/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 8/ColorSpace/DeviceRGB/Filter[/DCTDecode]/Height 2197/Length 371863/Name/Obj48/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 8/ColorSpace/DeviceRGB/Filter[/DCTDecode]/Height 2197/Length 344092/Name/Obj53/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 59416/Name/Obj58/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 48308/Name/Obj63/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 51564/Name/Obj68/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 63184/Name/Obj73/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 40824/Name/Obj78/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 23320/Name/Obj83/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 31504/Name/Obj93/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 18996/Name/Obj98/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 8/ColorSpace/DeviceRGB/Filter[/DCTDecode]/Height 2197/Length 292932/Name/Obj103/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
<</BitsPerComponent 1/ColorSpace/DeviceGray/DecodeParms<</Columns 1698/K -1>>/Filter/CCITTFaxDecode/Height 2197/Length 27720/Name/Obj108/Subtype/Image/Type/XObject/Width 1698>>stream
               <rdf:li xml:lang="x-default">Image</rdf:li>
               <rdf:li xml:lang="x-default">Image</rdf:li>

未扫描:

grep --color -a 'Image' AR-G1003.pdf
<</Lang(en-US)/MarkInfo<</Marked true>>/Metadata 167 0 R/Pages 2 0 R/StructTreeR<</Contents 4 0 R/Group<</CS/DeviceRGB/S/Transparency/Type/Group>>/MediaBox[0 0 612 792]/Parent 2 0 R/Resources<</Font<</F1 5 0 R/F2 7 0 R/F3 9 0 R/F4 11 0 R/F5 13 0 R>>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI]>>/StructParents 0/Tabs/S/Type/<</Filter/FlateDecode/Length 5463>>stream
<</BaseFont/Times#20New#20Roman,Bold/Encoding/WinAnsiEncoding/FirstChar 32/FontD<</Ascent 891/AvgWidth 427/CapHeight 677/Descent -216/Flags 32/FontBBox[-558 -216 2000 677]/FontName/Times#20New#20Roman,Bold/FontWeight 700/ItalicAngle 0/Leadi<</BaseFont/Times#20New#20Roman/Encoding/WinAnsiEncoding/FirstChar 32/FontDescri<</Ascent 891/AvgWidth 401/CapHeight 693/Descent -216/Flags 32/FontBBox[-568 -216 2000 693]/FontName/Times#20New#20Roman/FontWeight 400/ItalicAngle 0/Leading 42<</BaseFont/Arial,Bold/Encoding/WinAnsiEncoding/FirstChar 32/FontDescriptor 10 0<</Ascent 905/AvgWidth 479/CapHeight 728/Descent -210/Flags 32/FontBBox[-628 -210 2000 728]/FontName/Arial,Bold/FontWeight 700/ItalicAngle 0/Leading 33/MaxWidth<</BaseFont/Times#20New#20Roman,Italic/Encoding/WinAnsiEncoding/FirstChar 32/FontDescriptor 12 0 R/LastChar 118/Name/F4/Subtype/TrueType/Type/Font/Widths 164 0 <</Ascent 891/AvgWidth 402/CapHeight 694/Descent -216/Flags 32/FontBBox[-498 -216 1333 694]/FontName/Times#20New#20Roman,Italic/FontWeight 400/ItalicAngle -16.4<</BaseFont/Arial/Encoding/WinAnsiEncoding/FirstChar 32/FontDescriptor 14 0 R/La<</Ascent 905/AvgWidth 441/CapHeight 728/Descent -210/Flags 32/FontBBox[-665 -210 2000 728]/FontName/Arial/FontWeight 400/ItalicAngle 0/Leading 33/MaxWidth 2665<</Contents 16 0 R/Group<</CS/DeviceRGB/S/Transparency/Type/Group>>/MediaBox[0 0 612 792]/Parent 2 0 R/Resources<</Font<</F1 5 0 R/F2 7 0 R/F5 13 0 R>>/ProcSet[<</Filter/FlateDecode/Length 7534>>streamarents 1/Tabs/S/Type/Page>>
<</Contents 18 0 R/Group<</CS/DeviceRGB/S/Transparency/Type/Group>>/MediaBox[0 0 612 792]/Parent 2 0 R/Resources<</Font<</F1 5 0 R/F2 7 0 R/F5 13 0 R>>/ProcSet[<</Filter/FlateDecode/Length 6137>>streamarents 2/Tabs/S/Type/Page>>
<</Contents 20 0 R/Group<</CS/DeviceRGB/S/Transparency/Type/Group>>/MediaBox[0 0 612 792]/Parent 2 0 R/Resources<</Font<</F1 5 0 R/F2 7 0 R/F5 13 0 R/F6 21 0 R><</Filter/FlateDecode/Length 6533>>stream>>/StructParents 3/Tabs/S/Type/Page>>
<</BaseFont/Times#20New#20Roman/DescendantFonts 22 0 R/Encoding/Identity-H/Subty<</BaseFont/Times#20New#20Roman/CIDSystemInfo 24 0 R/CIDToGIDMap/Identity/DW 100<</Ascent 891/AvgWidth 401/CapHeight 693/Descent -216/Flags 32/FontBBox[-568 -216 2000 693]/FontFile2 160 0 R/FontName/Times#20New#20Roman/FontWeight 400/Italic<</Contents 27 0 R/Group<</CS/DeviceRGB/S/Transparency/Type/Group>>/MediaBox[0 0 612 792]/Parent 2 0 R/Resources<</ExtGState<</GS28 28 0 R/GS29 29 0 R>>/Font<</F1 5 0 R/F2 7 0 R/F3 9 0 R/F5 13 0 R/F6 21 0 R>>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC<</Filter/FlateDecode/Length 5369>>streamge>>

每页的图像数量要多得多(大约每页一张)!

答案1

Shell脚本

  • 如果pdf文件包含图像(插入文档中文本旁边或整个页面,即“扫描的 PDF”),则文件通常(可能总是)包含字符串/Image/

  • 用同样的方式你可以搜索字符串/Text判断 pdf 文件是否包含文本(未扫描)。

我编写了 shellscript ,在大多数情况下它可能适用于您的文件。shellscript在文件中pdf-text-or-image查找文本字符串/Image/和。/Textpdf

#!/bin/bash

echo "shellscript $0"
ls --color --group-directories-first
read -p "Is it OK to use this shellscript in this directory? (y/N) " ans
if [ "$ans" != "y" ]
then
 exit
fi

mkdir -p scanned
mkdir -p text
mkdir -p "s-and-t"

for file in *.pdf
do
 grep -aq '/Image/' "$file"
 if [ $? -eq 0 ]
 then
  image=true
 else
  image=false
 fi
 grep -aq '/Text' "$file"
 if [ $? -eq 0 ]
 then
  text=true
 else
  text=false
 fi


 if $image && $text
 then
  mv "$file" "s-and-t"
 elif $image
 then
  mv "$file" "scanned"
 elif $text
 then
  mv "$file" "text"
 else
  echo "$file undecided"
 fi
done

使 shellscript 可执行,

chmod ugo+x pdf-text-or-image

将目录更改为文件所在位置pdf并运行 shellscript。

已识别的文件将移动到以下子目录

  • scanned
  • text
  • s-and-t(适用于同时包含 [扫描?] 图像和文本内容的文档)

未识别的文件对象“UFO”仍留在当前目录中。

测试

AR-G1002.pdf我使用您的两个文件和AR-G1003.pdf以及一些我自己的pdf文件(我使用 Libre Office Impress 创建)测试了 shellscript 。

$ ./pdf-text-or-image
shellscript ./pdf-text-or-image
s-and-t                                 mkUSB-quick-start-manual-11.pdf    mkUSB-quick-start-manual-nox-11.pdf
scanned                                 mkUSB-quick-start-manual-12-0.pdf  mkUSB-quick-start-manual-nox.pdf
text                                    mkUSB-quick-start-manual-12.pdf    mkUSB-quick-start-manual.pdf
AR-G1002.pdf                            mkUSB-quick-start-manual-74.pdf    OBI-quick-start-manual.pdf
AR-G1003.pdf                            mkUSB-quick-start-manual-75.pdf    oem.pdf
DescriptionoftheOneButtonInstaller.pdf  mkUSB-quick-start-manual-8.pdf     pdf-text-or-image
GrowIt.pdf                              mkUSB-quick-start-manual-9.pdf     pdf-text-or-image0
list-files.pdf                          mkUSB-quick-start-manual-bas.pdf   README.pdf
Is it OK to use this shellscript in this directory? (y/N) y

$ ls -1 *
pdf-text-or-image
pdf-text-or-image0

s-and-t:
DescriptionoftheOneButtonInstaller.pdf
GrowIt.pdf
mkUSB-quick-start-manual-11.pdf
mkUSB-quick-start-manual-12-0.pdf
mkUSB-quick-start-manual-12.pdf
mkUSB-quick-start-manual-8.pdf
mkUSB-quick-start-manual-9.pdf
mkUSB-quick-start-manual.pdf
OBI-quick-start-manual.pdf
README.pdf

scanned:
AR-G1002.pdf

text:
AR-G1003.pdf
list-files.pdf
mkUSB-quick-start-manual-74.pdf
mkUSB-quick-start-manual-75.pdf
mkUSB-quick-start-manual-bas.pdf
mkUSB-quick-start-manual-nox-11.pdf
mkUSB-quick-start-manual-nox.pdf
oem.pdf

我们希望

  • 你的文件中没有UFO
  • 文本与扫描/图像的排序正确

答案2

  1. 将所有.pdf 文件放在一个文件夹中。
  2. 该文件夹中没有 .txt 文件。
  3. 在终端中将目录更改为该文件夹cd <path to dir>
  4. 为未扫描的文件再创建一个目录。例如:
mkdir ./x 
for file in *.pdf; do
    if [ $(pdftotext "$file")"x" == "x" ] ; then mv "$file" ./x; fi
rm *.txt
done

所有 pdf 扫描文件将保留在该文件夹中,其他文件将移动到另一个文件夹中。

答案3

如果这实际上更多的是检测 PDF通过扫描创建而不是pdf 中有图像而不是文本那么您可能需要深入研究文件的元数据,而不仅仅是内容。

一般而言,对于我在我的计算机上找到的文件和您的测试文件,以下情况属实:

  • 扫描文件每页少于 1000 个字符,而非扫描文件每页总是超过 1000 个字符
  • 多个独立扫描文件的 PDF 创建者均为“Canon”,可能指的是 Canon 扫描仪软件
  • 创建者为“Microsoft Word”的 PDF 很可能不会被扫描,因为它们是 Word 导出的。但有人可以扫描为 Word,然后导出为 PDF - 有些人非常奇怪的工作流程

我目前正在使用 Windows,因此我使用了node.js以下示例:

const fs = require("mz/fs");
const pdf_parse = require("pdf-parse");
const path = require("path");


const SHOW_SCANNED_ONES = process.argv.indexOf("scanned") != -1;

const DEBUG = process.argv.indexOf("debug") != -1;
const STRICT = process.argv.indexOf("strict") != -1;

const debug = DEBUG ? console.error : () => { };

(async () => {
    const pdfs = (await fs.readdir(".")).filter((fname) => { return fname.endsWith(".pdf") });

    for (let i = 0, l = pdfs.length; i < l; ++i) {
        const pdffilename = pdfs[i];
        try {
            debug("\n\nFILE: ", pdffilename);
            const buffer = await fs.readFile(pdffilename);
            const data = await pdf_parse(buffer);

            if (!data.info)
                data.indo = {};
            if (!data.metadata) {
                data.metadata = {
                    _metadata: {}
                };
            }


            // PDF info
            debug(data.info);
            // PDF metadata
            debug(data.metadata);
            // text length
            const textLen = data.text ? data.text.length : 0;
            const textPerPage = textLen / (data.numpages);
            debug("Text length: ", textLen);
            debug("Chars per page: ", textLen / data.numpages);
            // PDF.js version
            // check https://mozilla.github.io/pdf.js/getting_started/
            debug(data.version);

            if (evalScanned(data, textLen, textPerPage) == SHOW_SCANNED_ONES) {
                console.log(path.resolve(".", pdffilename));
            }
        }
        catch (e) {
            if (strict && !debug) {
                console.error("Failed to evaluate " + item);
            }
            {
                debug("Failed to evaluate " + item);
                debug(e.stack);
            }
            if (strict) {
                process.exit(1);
            }
        }
    }
})();
const IS_CREATOR_CANON = /canon/i;
const IS_CREATOR_MS_WORD = /microsoft.*?word/i;
// just defined for better clarity or return values
const IS_SCANNED = true;
const IS_NOT_SCANNED = false;
function evalScanned(pdfdata, textLen, textPerPage) {
    if (textPerPage < 300 && pdfdata.numpages>1) {
        // really low number, definitelly not text pdf
        return IS_SCANNED;
    }
    // definitelly has enough text
    // might be scanned but OCRed
    // we return this if no 
    // suspition of scanning is found
    let implicitAssumption = textPerPage > 1000 ? IS_NOT_SCANNED : IS_SCANNED;
    if (IS_CREATOR_CANON.test(pdfdata.info.Creator)) {
        // this is always scanned, canon is brand name
        return IS_SCANNED;
    }
    return implicitAssumption;
}

要运行它,您需要安装 Node.js(应该是一个命令)并且还需要调用:

npm install mz pdf-parse

用法:

node howYouNamedIt.js [scanned] [debug] [strict]

 - scanned show PDFs thought to be scanned (otherwise shows not scanned)
 - debug shows the debug info such as metadata and error stack traces
 - strict kills the program on first error

此示例不被视为完成的解决方案,但通过标志debug,您可以深入了解文件的元信息:

FILE:  BR-L1411-3-scanned.pdf
{ PDFFormatVersion: '1.3',
  IsAcroFormPresent: false,
  IsXFAPresent: false,
  Creator: 'Canon ',
  Producer: ' ',
  CreationDate: 'D:20131212150500-03\'00\'',
  ModDate: 'D:20140709104225-03\'00\'' }
Metadata {
  _metadata:
   { 'xmp:createdate': '2013-12-12T15:05-03:00',
     'xmp:creatortool': 'Canon',
     'xmp:modifydate': '2014-07-09T10:42:25-03:00',
     'xmp:metadatadate': '2014-07-09T10:42:25-03:00',
     'pdf:producer': '',
     'xmpmm:documentid': 'uuid:79a14710-88e2-4849-96b1-512e89ee8dab',
     'xmpmm:instanceid': 'uuid:1d2b2106-a13f-48c6-8bca-6795aa955ad1',
     'dc:format': 'application/pdf' } }
Text length:  772
Chars per page:  2
1.10.100
D:\web\so-odpovedi\pdf\BR-L1411-3-scanned.pdf

我编写的简单函数对我在计算机上找到的文档(包括您的示例)100% 成功。我根据运行程序之前文件的状态命名文件,以便能够查看结果是否正确。

D:\xxxx\pdf>node detect_scanned.js scanned
D:\xxxx\pdf\AR-G1002-scanned.pdf
D:\xxxx\pdf\AR-G1002_scanned.pdf
D:\xxxx\pdf\BR-L1411-3-scanned.pdf
D:\xxxx\pdf\WHO_TRS_696-scanned.pdf

D:\xxxx\pdf>node detect_scanned.js
D:\xxxx\pdf\AR-G1003-not-scanned.pdf
D:\xxxx\pdf\ASEE_-_thermoelectric_paper_-_final-not-scanned.pdf
D:\xxxx\pdf\MULTIMODE ABSORBER-not-scanned.pdf
D:\xxxx\pdf\ReductionofOxideMineralsbyHydrogenPlasma-not-scanned.pdf

您可以使用调试模式以及少量编程来大大改善结果。您可以将程序的输出传递给其他程序,每行始终有一个完整路径。

答案4

据我所知,没有万无一失的方法,但是有一些策略。

PDF 中可能嵌入了一些文本,但这些文本可能不是您要查找的文本。例如,一些出版公司(如 Jstor)即使 PDF 未经过 OCR,也会在 PDF 中放置一些与版权相关的文本信息。

因此,一个好的策略是将 pdf 提供给 pdf 到 txt 转换器并计算字数。如果数字太低(完全主观的指标),那么可以合理地预期它没有 ocr。

下面我们有一个 bash 单行程序,可以对几个文件进行模拟(需要 parallel 和 poppler):

find path/to/files/ -name "*.pdf" | parallel --progress -P3 pdftotext {} - | wc -w >> file.txt

这将计算目录中每个 pdf 文件的字数。然后,您可以筛选出字数低于 100 个的文件,例如 100 个字,然后将其输入到脚本中,以对其进行ocrmypdfocr 处理。

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