最近更新: 12 Jan, 2026
光学字符识别（OCR）已经不再仅仅是把扫描页面转换为可读文本。在当今数据驱动的世界里，您选择的 OCR 输出格式会直接影响可搜索性、合规性、长期保存、自动化以及与现代应用的集成。从简单的文本提取到结构化、机器可读的数据，每种格式都有其独特的用途。
在本详细指南中，我们将比较最常用的 OCR 输出格式——TXT、PDF、PDF/A、XML 和 JSON，帮助您为工作流选择合适的格式，无论您是构建开源 OCR 流水线、企业文档系统，还是 AI 驱动的分析平台。
什么是 OCR，输出格式为何重要？ OCR 将文本图像（扫描文档、照片、PDF）转换为机器编码的文本。此过程解锁了搜索、编辑和分析先前静态内容的能力。然而，原始文本数据必须被结构化并打包成可用的格式。
输出格式决定了：
可访问性：您能多容易读取和搜索内容？ 保存性：是否保持原始布局和视觉完整性？ 互操作性：其他软件和系统能否轻松使用这些数据？ 可编辑性：修改提取的文本有多简单？ 元数据与结构：是否保留字体、位置或逻辑层次（标题、段落）等信息？ 选择不当可能导致格式丢失、集成困难，或文档不符合归档要求。
OCR 输出格式深度对比 1. TXT（纯文本） 最简单、最通用的格式。TXT 文件仅包含提取的字符序列，不带任何样式、图像或布局数据。
您得到的内容：原始文本。换行和间距通常基于 OCR 引擎的最佳猜测。
优势：
极其轻量：文件体积极小。 通用兼容：任何设备、任何文本编辑器均可打开。 适合文本分析：非常适合数据挖掘、自然语言处理（NLP）或关键词索引。 完全可编辑：复制、粘贴、修改都很方便。 劣势：
所有格式均丢失：字体、加粗、列、页面结构全部消失。 无图像：嵌入的图形或照片会被舍弃。 可视化表现差：与源文档的视觉相似度极低。 最佳用途：提取纯文本用于分析、简单搜索索引或存储空间受限的场景。不适合文档归档或需要保持格式的报告。
SEO 说明：可将扫描文档转换为可爬取的纯文本内容，便于在网页上发布，搜索引擎能够轻松解析纯文本。
2. PDF（可搜索 PDF - 标准） OCR 生成的 PDF（常称为“可搜索 PDF”或“带文本层的 PDF））在原始扫描图像后面嵌入了不可见的识别文本。
您得到的内容：外观与原始扫描完全相同的文档，同时可以选择、搜索和复制文本。
优势：
保留原始布局与外观：字体、列、图像和图形均保持。 可搜索且可选择：兼具视觉保真度和文本功能。 广泛接受：全球文档共享的标准。 劣势：
文件体积更大：同时包含图像和文本层。 结构化数据有限：虽然可搜索，但并不固有地识别标题与段落。 专有编辑：高级文本层编辑需使用特定工具（如 Adobe Acrobat）。 最佳用途：需要保持原始外观同时实现文本搜索的文档共享。常见于法律、学术和商务往来。