python 使用fitz将pdf转为图像，然后ocr识别图像，不使用pytesseract

如果你不想使用 `pytesseract` 库，你可以使用其他OCR库，如 `OCRopus` 或 `Google Cloud Vision API` 来进行图像的OCR识别。下面是一个示例代码，使用 `OCRopus` 进行OCR识别：

import fitz
from ocropus import ocropy

def pdf_to_images_ocr(pdf_path):
    doc = fitz.open(pdf_path)
    for i in range(doc.page_count):
        page = doc.load_page(i)
        pix = page.get_pixmap()
        image_path = f"page_{i+1}.png"
        pix.save(image_path, "PNG")

        text = ocropy.ocr(image_path)
        print(f"Page {i+1} OCR Result:")
        print(text)
        print("--------------------")

pdf_to_images_ocr("example.pdf")

在这个示例代码中，我们使用 `fitz` 库将每一页的PDF转换为图像，并保存为PNG格式的图像文件。然后，我们使用 `OCRopus` 的 `ocropy` 模块对每个图像文件进行OCR识别，将识别结果打印出来。

请确保你已经安装了 `fitz` 和 `OCRopus` 库，并正确设置了 `OCRopus` 的环境。另外，你也可以考虑使用其他OCR服务提供商的API，如 `Google Cloud Vision API`，它可以通过网络请求将图像发送给Google进行OCR识别。