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    python 三种方法提取pdf中的图片

    有时我们需要将一份或者多份PDF文件中的图片提取出来,如果采取在线的网站实现的话又担心图片泄漏,手动操作又觉得麻烦,其实用Python也可以轻松搞定!
    今天就跟大家系统分享几种Python提取 PDF 图片的方法。其实没有非常完美的方法,每种方法提取效率都不是百分之百,因此可以考虑用多种方法进行互补,主要将涉及:

    基于 fitz 库和正则搜索

    fitz 是 pymupdf 的子模块,需要先用命令行安装 pymupdf:

    pip install pymupdf

    但注意导入时使用 import fitz 导入模块!

    下面的代码就利用 fitz 库提取图片需要通过正则匹配图片元素,将模板元素转化为像素后再以图片形式写出

    import fitz
    import re
    import os
    
    file_path = r'C:\xxx\xxx.pdf' # PDF 文件路径
    dir_path = r'C:\xxx' # 存放图片的文件夹
    
    def pdf2image1(path, pic_path):
      checkIM = r"/Subtype(?= */Image)"
      pdf = fitz.open(path)
      lenXREF = pdf._getXrefLength()
      count = 1
      for i in range(1, lenXREF):
        text = pdf._getXrefString(i)
        isImage = re.search(checkIM, text)
        if not isImage:
          continue
        pix = fitz.Pixmap(pdf, i)
        new_name = f"img_{count}.png"
        pix.writePNG(os.path.join(pic_path, new_name))
        count += 1
        pix = None
    
    pdf2image1(file_path, dir_path)

    运行提取示例文件后结果如下:

    可以看到,有一些很小的色块也被提取成图片,那么怎么过滤掉它们呢?

    有一个简单的方法是通过大小过滤,pix 像素在 fitz 库中存在一个重要的方法 pix.size 可以反映像素多少,简单的色素块该值较低,可以通过设置一个阈值过滤。以阈值 10000 为例过滤:

    import fitz
    import re
    import os
    
    file_path = r'C:\xxx\xxx.pdf' # PDF 文件路径
    dir_path = r'C:\xxx' # 存放图片的文件夹
    
    def pdf2image1(path, pic_path):
      checkIM = r"/Subtype(?= */Image)"
      pdf = fitz.open(path)
      lenXREF = pdf._getXrefLength()
      count = 1
      for i in range(1, lenXREF):
        text = pdf._getXrefString(i)
        isImage = re.search(checkIM, text)
        if not isImage:
          continue
        pix = fitz.Pixmap(pdf, i)
        if pix.size  10000: # 在这里添加一处判断一个循环
          continue # 不符合阈值则跳过至下
        new_name = f"img_{count}.png"
        pix.writePNG(os.path.join(pic_path, new_name))
        count += 1
        pix = None
    
    pdf2image1(file_path, dir_path)

    可以看到,全部图片都被正常提取!

    基于 pdf2image 库的两种方法

    一看名字就知道这个库的用处了,官方文档为https://www.cnpython.com/pypi/pdf2image

    可以简单通过 pip install pdf2image 安装,但poppler才是真正起做用的转换器,因此需要额外安装和配置:

    具体发挥作用的代码官方文档也给出了详细的说明:

    那么我们就分别尝试这两种方法:

    from pdf2image import convert_from_path,convert_from_bytes
    import tempfile
    from pdf2image.exceptions import PDFInfoNotInstalledError, PDFPageCountError, PDFSyntaxError
    import os
    
    file_path = r'C:\xxx\xxx.pdf' # PDF 文件路径
    dir_path = r'C:\xxx' # 存放图片的文件夹
    
    def pdf2image2(file_path, dir_path):
      images = convert_from_path(file_path, dpi=200)
      for image in images:
        if not os.path.exists(dir_path):
          os.makedirs(dir_path)
        image.save(file_path + f'\img_{images.index(image)}.png', 'PNG')
    
    pdf2image2(file_path, dir_path)

    可以成功提取图片。再试试第二种方法:

    from pdf2image import convert_from_path,convert_from_bytes
    import tempfile
    from pdf2image.exceptions import PDFInfoNotInstalledError, PDFPageCountError, PDFSyntaxError
    import os
    
    file_path = r'C:\xxx\xxx.pdf' # PDF 文件路径
    dir_path = r'C:\xxx' # 存放图片的文件夹
    
    def pdf2image3(file_path, dir_path):
      images = convert_from_bytes(open(file_path, 'rb').read())
      for image in images:
        if not os.path.exists(dir_path):
          os.makedirs(dir_path)
        image.save(file_path + f'\img_{images.index(image)}.png', 'PNG')
    
    pdf2image3(file_path, dir_path)

    可以看到结果和之前一致,PDF中全部图片都被提取出来!

    再补充一下。核心方法covert_from_bytes包含大量参数,可以自行修改。几个常用参数总结如下:

    参数

    意义

    pdf_path

    PDF 文档路径

    dpi

    图像质量(如果是学术期刊杂志常见 300dpi)

    output_folder

    将生成的图像写入文件夹(而不是直接写入内存)

    first_page

    起始转换页数

    last_page

    转换至哪一页

    fmt

    图像格式,可以指定为 png,默认为 ppm

    thread_count

    允许参与转换的线程数

    userpw

    PDF 的密码

    output_file

    输出文件名

    poppler_path

    指定 poppler 的安装路径,一开始配置好就无需指定

    值得一提的是thread_count 参数,可以启动多线程会大大加快转换速度,尤其是 PDF 页面较多时。有兴趣的读者可以做尝试。

    以上就是python 三种方法提取pdf中的图片的详细内容,更多关于python 提取pdf中的图片的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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