解决大体积 PDF 文档OCR提取困难：doc-to-text 实用指南
当 PDF 成了“拦路虎” 又是一个被文档支配的夜晚。小张盯着 300 页的技术手册发愁——导师要建知识库，可这玩意儿比字典还厚，怎么提取文字成了难题。 试了几个在线 OCR，不是限制页数、让你充值会员，就是上传失败、转一半卡死。PDF 页面太多太大，传统 OCR 工具常常直接崩溃。 面对“刺头”文档，是时候换个思路了。 “化整为零”处理大 PDF doc-to-text 的解决方案是：不要试图一次性处理整个 PDF，而是将其拆分为单页，逐页识别，再合并为完整文本。 处理流程概括如下： 大型 PDF → 拆解成单页 → 每页 OCR → 合并输出 这样做有以下优势： 每页独立处理，单页失败不会影响整体 支持断点续传，意外中断可继续处理 内存占用低，适合处理上百页文档 可适应不同尺寸和复杂排版的页面 无论是工作报告、技术手册，还是电子图书，都可以逐页拆解、分批“吃下”。 分页处理机制 如果 PDF 内容为图像（默认，可通过 --content-type image 明确指定），则自动分页，将 PDF 拆解为单页图像，再用 OCR 工具逐页识别，适合扫描件或图片型 PDF。 如果 PDF 内容为文字（通过 --content-type text 指定），则不分页，直接用 Calibre 提取和转换文本，适合原生文字型 PDF。 两种 OCR 引擎灵活选择 doc-to-text 目前支持两种 OCR 方式，可按需选择： surya-ocr：本地运行的 OCR 模型，支持中英文等多种语言，结构清晰的文档识别效果好。适合注重数据隐私、希望离线处理的用户。对电脑配置有要求，处理速度取决于本地性能。 llm-caller：调用外部 AI 模型，如阿里云 qwen-vl-ocr，识别能力强，能处理手写、复杂排版等，推荐用于扫描件和难啃文档。不受本地配置影响，但需注册服务并配置 API Key。 安装与环境准备指南 推荐使用 amo 工具，可以更方便地安装 doc-to-text 及其依赖。 ...