外行！有个需求，求解决（求软件）
识别上述图文内容（上千张图片，排版内容有差异）
识别后自动归类转化这样的内容
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
您的需求是需要一款OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的软件来识别上千张图片中的文本信息，并将其自动归类转化。
首先，OCR技术是通过识别图像中的字符来将其转换成计算机可处理的文字数据。在市场上有很多OCR软件，其中一些最受欢迎的软件包括：ABBYY FineReader，Adobe Acrobat Pro DC，OmniPage等等。这些软件都可以识别多种语言和排版格式，并且提供高精度的识别结果。
为了归类和转化识别的内容，您可以编写代码来实现这个功能。以下是基本的实现步骤：
OCR软件识别图片中的文本并将其转换为可编辑的文本格式，比如.txt文件或者.docx文件。不同的OCR软件提供不同的输出格式，您可以根据自己的需要选择。
针对每个输出的文本文件，您可以使用Python中的文件处理模块来读取其内容。可以使用正则表达式或者字符串操作来提取或查找其中的关键字或者特定模式，以便后面的分类和转化。
在处理数据时可以使用Python的pandas库，将数据转化为DataFrame类型，以便后续的分类和转化操作。
根据关键字、文本长度、文本格式等规则将文本数据进行归类。这就涉及到一些文本分类模型或者自然语言处理的技术了，比如基于规则的分类、朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等模型。不同的模型对于不同的文本数据有着不同的表现，您可以根据实际情况进行选择或者尝试解决这个问题。
对于已经分类的文本数据，您可以使用Python的PDF处理库将其转换为PDF文件，以便输出或者展示。
除此之外，还有其他一些细节需要注意，比如：
针对不同的OCR软件，需要做出一定的适配，比如输出文件的编码、格式等。
文本分类模型需要根据自己的数据训练，数据的准备和清理也是一个较为繁琐的过程。
在实际运行中需要考虑到程序的效率和稳定性，比如对于大量图片的处理可能需要进行并发或者分批处理。
总结一下，在实现OCR识别和文本分类转化的过程中，我们需要综合运用多种技术和工具，这需要一定的计算机科学背景以及实际编程经验。建议您在实际操作中，根据自己的需求和能力，逐步进行尝试和学习，也可以寻求专业开发者的帮助。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
意思是把1000张上述图片文字，提取出来对嘛
刚做完文字识别OCR，有现成代码，需要可私聊
文字ocr识别，不过大部分会收费