有時(shí)我們需要將一份或者多份PDF文件中的圖片提取出來(lái)，如果采取在線的網(wǎng)站實(shí)現(xiàn)的話又擔(dān)心圖片泄漏，手動(dòng)操作又覺得麻煩，其實(shí)用Python也可以輕松搞定！
今天就跟大家系統(tǒng)分享幾種Python提取 PDF 圖片的方法。其實(shí)沒有非常完美的方法，每種方法提取效率都不是百分之百，因此可以考慮用多種方法進(jìn)行互補(bǔ)，主要將涉及：
- 基于
fitz 庫(kù)和正則搜索提取圖片
- 基于
pdf2image 庫(kù)的兩種方法提取圖片
基于 fitz 庫(kù)和正則搜索
fitz 是 pymupdf 的子模塊，需要先用命令行安裝 pymupdf：
但注意導(dǎo)入時(shí)使用 import fitz 導(dǎo)入模塊!
下面的代碼就利用 fitz 庫(kù)提取圖片需要通過(guò)正則匹配圖片元素，將模板元素轉(zhuǎn)化為像素后再以圖片形式寫出
import fitz
import re
import os
file_path = r'C:\xxx\xxx.pdf' # PDF 文件路徑
dir_path = r'C:\xxx' # 存放圖片的文件夾
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)
運(yùn)行提取示例文件后結(jié)果如下：
可以看到，有一些很小的色塊也被提取成圖片，那么怎么過(guò)濾掉它們呢？
有一個(gè)簡(jiǎn)單的方法是通過(guò)大小過(guò)濾，pix 像素在 fitz 庫(kù)中存在一個(gè)重要的方法 pix.size 可以反映像素多少，簡(jiǎn)單的色素塊該值較低，可以通過(guò)設(shè)置一個(gè)閾值過(guò)濾。以閾值 10000 為例過(guò)濾：
import fitz
import re
import os
file_path = r'C:\xxx\xxx.pdf' # PDF 文件路徑
dir_path = r'C:\xxx' # 存放圖片的文件夾
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: # 在這里添加一處判斷一個(gè)循環(huán)
continue # 不符合閾值則跳過(guò)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，全部圖片都被正常提??！
基于 pdf2image 庫(kù)的兩種方法
一看名字就知道這個(gè)庫(kù)的用處了，官方文檔為https://www.cnpython.com/pypi/pdf2image
可以簡(jiǎn)單通過(guò) pip install pdf2image 安裝，但poppler才是真正起做用的轉(zhuǎn)換器，因此需要額外安裝和配置：
- windows用戶必須安裝
poppler for Windows，然后將bin/文件夾添加到PATH
- Mac用戶必須安裝
poppler for Mac
具體發(fā)揮作用的代碼官方文檔也給出了詳細(xì)的說(shuō)明：
那么我們就分別嘗試這兩種方法：
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 文件路徑
dir_path = r'C:\xxx' # 存放圖片的文件夾
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)
可以成功提取圖片。再試試第二種方法：
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 文件路徑
dir_path = r'C:\xxx' # 存放圖片的文件夾
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)
可以看到結(jié)果和之前一致，PDF中全部圖片都被提取出來(lái)！
再補(bǔ)充一下。核心方法covert_from_bytes包含大量參數(shù)，可以自行修改。幾個(gè)常用參數(shù)總結(jié)如下：
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圖像質(zhì)量（如果是學(xué)術(shù)期刊雜志常見 300dpi）
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將生成的圖像寫入文件夾（而不是直接寫入內(nèi)存）
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圖像格式，可以指定為 png，默認(rèn)為 ppm
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指定 poppler 的安裝路徑，一開始配置好就無(wú)需指定
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值得一提的是thread_count 參數(shù)，可以啟動(dòng)多線程會(huì)大大加快轉(zhuǎn)換速度，尤其是 PDF 頁(yè)面較多時(shí)。有興趣的讀者可以做嘗試。
以上就是python 三種方法提取pdf中的圖片的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 提取pdf中的圖片的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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