python 三种方法提取pdf中的图片

时间:2022-12-05 20:49:48

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 库和正则搜索提取图片
  • 基于 pdf2image 库的两种方法提取图片

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:

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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

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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:

python 三种方法提取pdf中的图片

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:

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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)

python 三种方法提取pdf中的图片

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:

  • windows用户必须安装poppler for windows,然后将bin/文件夹添加到path
  • mac用户必须安装poppler for mac

具体发挥作用的代码官方文档也给出了详细的说明:

python 三种方法提取pdf中的图片

那么我们就分别尝试这两种方法:

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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:

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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)

python 三种方法提取pdf中的图片

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服务器之家其它相关文章!

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