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我正在尝试使用 Python 从 Tesseract 的 hocr 输出文件中提取数据。我们仅限于 tesseact 3.04 版，因此没有可用的 image_to_data 函数或 tsv 输出。我已经能够使用 beautifulsoup 和 R 来做到这一点，但这在需要部署它的环境中都不可用。我只是想提取单词和信心“x_wconf”。下面是一个示例输出文件，我很乐意返回 [90, 87, 89, 89] 和 ['the', '(quick)', '[brown]', '{fox} '，'跳跃！']。

lxml 是环境中元素树之外唯一可用的 xml 解析器，所以我对如何继续感到有点茫然。 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN"
    "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" xml:lang="en" lang="en">
<head>
  <title></title>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8" />
  <meta name='ocr-system' content='tesseract 3.05.00dev' />
  <meta name='ocr-capabilities' content='ocr_page ocr_carea ocr_par ocr_line ocrx_word'/>
</head>
<body>
  <div class='ocr_page' id='page_1' title='image "./testing/eurotext.png"; bbox 0 0 1024 800; ppageno 0'>
   <div class='ocr_carea' id='block_1_1' title="bbox 98 66 918 661">
    <p class='ocr_par' id='par_1_1' lang='eng' title="bbox 98 66 918 661">
     <span class='ocr_line' id='line_1_1' title="bbox 105 66 823 113; baseline 0.015 -18; x_size 39; x_descenders 7; x_ascenders 9"><span class='ocrx_word' id='word_1_1' title='bbox 105 66 178 97; x_wconf 90'>The</span> <span class='ocrx_word' id='word_1_2' title='bbox 205 67 347 106; x_wconf 87'><strong>(quick)</strong></span> <span class='ocrx_word' id='word_1_3' title='bbox 376 69 528 109; x_wconf 89'>[brown]</span> <span class='ocrx_word' id='word_1_4' title='bbox 559 71 663 110; x_wconf 89'>{fox}</span> <span class='ocrx_word' id='word_1_5' title='bbox 687 73 823 113; x_wconf 89'>jumps!</span> 
     </span>
    </p>
   </div>
  </div>
 </body>
</html>
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想出了一种（粗略的）使用xpath的方法。

def hocr_to_dataframe(fp):

    from lxml import etree
    import pandas as pd
    import os

    doc = etree.parse('fp')
    words = []
    wordConf = []

    for path in doc.xpath('//*'):
        if 'ocrx_word' in path.values():
            conf = [x for x in path.values() if 'x_wconf' in x][0]
            wordConf.append(int(conf.split('x_wconf ')[1]))
            words.append(path.text)

    dfReturn = pd.DataFrame({'word' : words,
                             'confidence' : wordConf})

    return(dfReturn)
于 2018-06-05T15:35:51.663 回答