Als je pdf's facturen, kwitanties, paspoorten of rijbewijzen bevatten, bekijk dan Nanonets online-OCR or PDF-tekstextractor om tekst uit PDF-documenten te extraheren gratis. Klik hieronder voor meer informatie over Nanonets PDF-schraper.
Bedrijfsprocessen vereisen vaak dat u tekst uit PDF-documenten haalt. PDF's zijn fraudebestendig, veilig en het meest geprefereerde formaat voor het uitwisselen van gegevens en informatie; maar ze zijn helaas niet bewerkbaar.
Als u ervoor kiest om handmatig tekst te extraheren of gegevens uit een pdf bestand om een rapport te maken of een presentatie te maken, het kan veel tijd kosten! Het lezen van tekst uit PDF-bestanden is vaak nodig als onderdeel van algemene documentgebaseerde workflows.
De meeste oplossingen die efficiënt tekst uit PDF's kunnen lezen (anders dan PDF-parsers) maakt tegenwoordig gebruik van OCR-mogelijkheden (Optical Character Recognition). OCR-technologie kan worden gebruikt om te identificeren en extraheer tekst uit afbeeldings, pdf's en andere niet-bewerkbare bestandsindelingen. Afhankelijk van de schaal en complexiteit van de beschikbare PDF-documenten, hebt u mogelijk verschillende niveaus van OCR-mogelijkheden nodig; je zou bijvoorbeeld zelfs kunnen extraheer tabellen uit PDF documenten.
Online PDF-converters of PDF-extractietools kunnen tekst uit kleine PDF-documenten extraheren met eenvoudige opmaak. Maar als u een grote hoeveelheid documenten heeft met ingewikkelde opmaak, tabellen, grafieken en afbeeldingen, heeft u een gevorderde nodig OCR-software als Nanonetten om relevante tekst nauwkeurig uit de pdf's te extraheren. (Wat is OCR or OCR-pdf? - hier is een gedetailleerde uitleg on wat is OCR-software?)
Laten we eens kijken naar de verschillende manieren waarop u Nanonets kunt gebruiken om eenvoudig, nauwkeurig en op schaal tekst uit PDF-documenten te extraheren:
Inhoudsopgave
- Hoe tekst uit PDF extraheren met Nanonets gratis OCR?
- Hoe tekst uit PDF extraheren met behulp van vooraf getrainde OCR-modellen van Nanonets?
- Hoe tekst uit PDF halen door een aangepast Nanonets OCR-model te bouwen?
- Hoe aangepaste modellen voor een PDF-naar-tekstconverter te trainen met behulp van Nanonets API?
Willen gegevens uit PDF schrapen documenten, converteren PDF naar XML or tafelextractie automatiseren? Bekijk Nanonetten' PDF-schraper or PDF-parser converteren PDF's naar database inzendingen!
Hoe tekst uit PDF extraheren met Nanonets gratis OCR?
OCR-tools kunt u eenvoudig tekst uit PDF-documenten extraheren en converteren naar een onbewerkt tekstbestand. Dit zijn de stappen:
- Bezoek hier de gratis OCR-tool van Nanonets - nanonets.com/online-ocr
- Upload uw PDF-bestand
- De OCR van Nanonets herkent automatisch de inhoud van uw bestand en zet deze om in tekst
- Download de uitgepakte tekst als een onbewerkt tekstbestand
Deze methode is geschikt voor de meeste van uw eenvoudige PDF-naar-tekstgebruiksgevallen. Deze aanpak is mogelijk niet geschikt voor complexere documenten en tabelstructuren. Raadpleeg de onderstaande methoden voor meer complexe vereisten voor het extraheren van PDF-tekst.
Hoe tekst uit PDF extraheren met behulp van vooraf getrainde OCR-modellen van Nanonets?
Als uw PDF's onder een van de volgende documenttypen vallen die hieronder worden vermeld, kunt u het juiste vooraf getrainde model van Nanonets gebruiken om tekst direct op een nette en georganiseerde manier te extraheren:
- Facturen
- Ontvangsten
- Rijbewijs (VS)
- Paspoorten
- Menukaarten
- CV
- Kenteken plaat
- Meterstanden
- Scheepscontainers
Stap 1 - Selecteer een vooraf getraind model voor uw situatie
Inloggen naar Nanonets en selecteer een model dat overeenkomt met het documenttype waaruit u tekst wilt extraheren. Als geen van de vooraf getrainde OCR-modellen uw document beschrijft, sla deze methode dan over en lees verder om erachter te komen hoe u een aangepast Nanonets OCR-model kunt maken.
Stap 2 - Voeg bestanden toe
Voeg de PDF-bestanden / documenten toe waaruit u tekst wilt extraheren. U kunt zoveel pdf's toevoegen als u wilt.
Stap 3 - Test en verifieer
Geef het model enkele seconden de tijd om uit te voeren en tekst uit de PDF-documenten te halen. Een tabelweergave toont een lijst met alle tekst die uit elk PDF-bestand is geëxtraheerd. Verifieer snel de geëxtraheerde tekst om te controleren of er iets is gemist of onjuist is geëxtraheerd. Klik op "Gegevens verifiëren" om door te gaan.
Stap 4 - Exporteren
Zodra alles is geverifieerd, kunt u alle geëxtraheerde tekst exporteren als een netjes georganiseerde xml, xlsx- of csv-bestand.
Een gratis online OCR nodig om extraheer tekst uit afbeelding , extraheer tabellen uit PDFof extraheer gegevens uit PDF Bekijk Nanonets en bouw gratis aangepaste OCR-modellen!
Hoe tekst uit PDF halen door een aangepast Nanonets OCR-model te bouwen?
Het bouwen van een aangepast Nanonets OCR-model om tekst uit pdf's te extraheren is vrij eenvoudig. U kunt doorgaans een model bouwen, trainen en implementeren voor elk documenttype, in elke taal, alles in minder dan 25 minuten (afhankelijk van het aantal bestanden dat wordt gebruikt om het model te trainen).
Stap 1: Maak een aangepast OCR-model
Inloggen naar Nanonets en klik op "Maak uw eigen OCR-model".
Stap 2: Upload trainingsbestanden
Upload voorbeeld-pdf-bestanden. Deze zullen dienen als een trainingsset voor het OCR-model over het extraheren van tekst volgens uw vereisten. De nauwkeurigheid van het OCR-model dat u maakt, hangt sterk af van de kwaliteit en kwantiteit van de geüploade PDF-bestanden.
Stap 3: annoteer tekst op de pdf's
Annoteer elk stuk tekst met een geschikt veld of label. Dit leert het OCR-model om relevante delen van tekst in de PDF te identificeren. U kunt ook een nieuw label toevoegen om tekst te annoteren. Nanonets is niet gebonden aan de sjabloon van het document!
Stap 4: Train het aangepaste OCR-model
Zodra de annotatie is voltooid, klikt u op "Train Model". De training duurt gewoonlijk tussen de 20 en 2 uur, afhankelijk van het aantal modellen en bestanden dat in de wachtrij staat voor training. U kunt upgraden naar een betaald abonnement om snellere resultaten te krijgen (minder dan 20 minuten). Nanonets maakt gebruik van deep learning om verschillende OCR-modellen te bouwen en deze op nauwkeurigheid tegen elkaar te testen. Nanonets kiest vervolgens het meest nauwkeurige OCR-model.
Het tabblad "Model Metrics" toont de verschillende metingen en vergelijkende analyses waarmee Nanonets het beste OCR-model kon kiezen uit alle modellen. U kunt het model opnieuw trainen (door een breder scala aan trainingsafbeeldingen en betere annotaties te bieden) om een hogere nauwkeurigheid te bereiken.
Of, als u tevreden bent, klikt u op "Testen" om het aangepaste OCR-model te testen en te verifiëren op een nieuw voorbeeld van PDF's.
Stap 5: Test en verifieer gegevens
Voeg een paar voorbeeldafbeeldingen toe om het aangepaste OCR-model te testen en te verifiëren. Als de tekst is herkend, geëxtraheerd en op de juiste manier is gepresenteerd, exporteert u het bestand.
Nanonetten online OCR & OCR API hebben veel interessante use cases that kan uw bedrijfsprestaties optimaliseren, kosten besparen en de groei stimuleren. Ontdek hoe de use cases van Nanonets van toepassing kunnen zijn op uw product.
Hoe aangepaste modellen voor een PDF-naar-tekstconverter te trainen met behulp van Nanonets API?
Als je je eigen OCR-modellen wilt trainen om een PDF naar tekst-converter te bouwen, bekijk dan het Nanonets-API. In de documentatievindt u kant-en-klare codevoorbeelden in Shell, Ruby, Golang, Java, C # en Python, evenals gedetailleerde API-specificaties voor verschillende eindpunten.
Waarom kiezen voor Nanonets om tekst uit pdf's te extraheren?
De voordelen van het gebruik van Nanonets ten opzichte van andere software voor PDF-naar-tekstomzetters gaan veel verder dan alleen een betere nauwkeurigheid en schaal. Hier zijn 7 redenen waarom u zou moeten overwegen om Nanonets te gebruiken om tekst uit PDF-documenten te extraheren in plaats van andere tools en geautomatiseerde software.
bijwerken Mei 2022: dit bericht is oorspronkelijk gepubliceerd in April 2021 en is sindsdien bijgewerkt.
Hier is een dia samenvatting van de bevindingen in dit artikel. Hier is een alternatieve versie van dit bericht.
- &
- Over
- Volgens
- accuraat
- vergevorderd
- Alles
- onder
- api
- nadering
- passend
- op gepaste wijze
- dit artikel
- geautomatiseerde
- achtergrond
- onder
- betekent
- BEST
- Verder
- grens
- bouw
- Gebouw
- bedrijfsdeskundigen
- mogelijkheden
- gevallen
- Kies
- code
- Gemeen
- complex
- content
- Kosten
- kon
- Koppel
- en je merk te creëren
- gewoonte
- gegevens
- transactie
- Afhankelijk
- implementeren
- gedetailleerd
- anders
- displays
- documenten
- gemakkelijk
- efficiënt
- alles
- voorbeeld
- sneller
- Brand
- volgend
- formaat
- Gratis
- vers
- sterk
- hier
- hoger
- Hoe
- How To
- HTTPS
- identificeren
- informatie
- IT
- Java
- taal
- Groot
- LEARN
- leren
- Hefboomwerking
- hefbomen
- Vergunning
- licenties
- Lijst
- opgesomd
- op zoek
- manier
- handmatig
- methoden
- macht
- model
- modellen
- Maand
- meer
- meest
- noodzakelijk
- aantal
- online.
- Optimaliseer
- Georganiseerd
- Overige
- het te bezitten.
- betaald
- deel
- prestatie
- stuk
- presentatie
- mooi
- processen
- Product
- het verstrekken van
- kwaliteit
- snel
- reeks
- Rauw
- RE
- lezing
- erkend
- erkent
- relevante
- verslag
- vereisen
- Voorwaarden
- Resultaten
- lopen
- Scale
- seconden
- beveiligen
- reeks
- Shell
- Eenvoudig
- sinds
- Klein
- Software
- solide
- Oplossingen
- Technologie
- proef
- testen
- vandaag
- tools
- tools
- Trainingen
- types
- typisch
- us
- .
- doorgaans
- divers
- controleren
- Bekijk
- of
- bredere
- youtube
