一款支持批量文件处理的OCR工具

如果有一个文字提取工具，它不仅能批量处理文件，还专门针对扫描版PDF的识别进行了优化，那该多好？

你是否也曾遇到过这样的场景：面对一堆扫描版的PDF文档或图片，想要提取其中的文字，却发现“复制/粘贴”大法完全失效？你可能尝试过各种工具，但它们要么一次只能处理一个文件，要么在遇到格式稍复杂的扫描件时，识别结果便惨不忍睹，甚至直接宣告失败。

我自己就有过类似的经历，即便是像 Stirling-PDF 这样强大的本地化工具，在处理某些扫描质量不高或排版独特的PDF时，也难免力不从心，返回空白或乱码的结果。这些不大不小的“痛点”，日积月累，极大地消耗着我们的时间和耐心。

如果有一个工具，它不仅能批量处理文件，还专门针对扫描版PDF的识别进行了优化，那该多好？

这就是“蜻蜓OCR”这个项目诞生的初衷。

核心思路：精准解决核心痛点

“蜻蜓OCR”的设计思路非常清晰：不做大而全的功能堆砌，而是专注解决OCR领域最常见、最棘手的两个问题：

批量处理的效率问题：将用户从“一个一个上传、下载”的重复劳动中解放出来。
扫描件的识别准确率问题：攻克普通工具难以处理的“图片型”PDF和扫描文档。

基于此，它构建了一套简洁而高效的解决方案，并提供了极为友好的交互体验。

实现与实施：优雅的技术组合

这个网站看似简单，背后却是一套精心设计的技术架构。

后端核心：Python + Flask + PaddleOCR
整个服务的“心脏”由Python和轻量级的Web框架Flask驱动。而实现文字识别的秘密武器，则是来自百度的开源OCR引擎——PaddleOCR。这是一个以高准确率著称的深度学习模型，尤其在中文识别场景下表现优异，这也是它能成功处理复杂扫描件的关键。
智能PDF处理策略
与某些工具“一刀切”的处理方式不同，“蜻蜓OCR”在拿到一个PDF文件时，会先做一个智能判断：
- 文本型PDF：如果PDF本身就包含可抽取的文本层，它会用 PyPDF2 或 pdfplumber 这样的库进行高速、无损的文本提取。
- 扫描型PDF：如果判断为图片型PDF，它会调用 pdf2image 这样的库，先将PDF的每一页精准地转换成图片，再交由PaddleOCR引擎进行识别。
这种“先诊断，后处理”的策略，兼顾了处理速度与识别的准确性。
异步任务与实时反馈
为了避免文件上传和处理时页面卡死，后端采用了一个任务队列（Queue）和后台工作线程（threading）的模式。当你上传文件后，任务被迅速放入队列，然后由后台的“工人”一个个处理。与此同时，前端通过定时轮询（Polling）的方式，不断向后端询问任务进度，并将获取到的总体进度、当前处理的文件名、甚至是PDF的处理页数等信息，实时地展现在进度条上，让漫长的等待过程变得透明且安心。

最终方案：一次完整的工作流

现在，让我们串起整个使用流程，感受它的优雅之处：

拖拽上传：你只需将多个图片或PDF文件拖拽到页面指定区域。
开始任务：点击“开始批量识别”，文件被上传，后端立即创建一个专属任务。
实时跟踪：页面上出现一个清晰的进度条，它会告诉你“总体进度完成了多少百分比”、“总共处理了几个文件”，以及“当前正在识别哪个文件”，让你对整个过程了如指掌。
获取结果：任务完成后，所有文件的识别结果会清晰地呈现在下方。你可以：
- 一键复制单个文件的全部文本。
- 单独保存某个文件的识别结果为.txt文件。
- 打包下载所有结果为一个.zip压缩包。

如果你也曾被繁琐的文字提取工作所困扰，那么，“蜻蜓OCR”绝对值得一试。