Как извлечь изображения из PDF c помощью Python, сохраняя их качество?
Есть несколько способов извлечь изображения из файла PDF. Самый простой способ – просто сделать снимок экрана с изображением, присутствующим на любой странице PDF-файла, и обрезать изображение в соответствии с вашими требованиями. Этот способ выглядит очень простым, но что, если в файл PDF содержит 100 или 1000 изображений, и вы хотите, чтобы все они были в отдельной папке. Тогда этот подход будет утомительным и трудоемким и нам нужно автоматизировать этот процесс, а язык программирования Python сделает это за вас.
Если вы думаете, что можете использовать любой онлайн-инструмент, то вы ставите под угрозу безопасность своих данных. Почему вам нужно полагаться на любую онлайн-платформу, если вы можете выполнить ту же задачу, запустив простой скрипт Python на своем компьютере?
Установка необходимых библиотек
В этой статье мы будем использовать библиотеку Python PyMuPDF (также известную как «fitz»), которая представляет собой легкую программу просмотра PDF и XPS. Эта библиотека может получить доступ к файлам в форматах: PDF, XPS, комиксов и художественных книг. И она известна своей высочайшей производительностью и высоким качеством рендеринга.
Вы можете установить этот пакет с помощью следующей команды в терминале (пользователи Linux) или командной строке (пользователи Windows).
Написание скрипта Python для извлечения всех изображений в файл pdf
Мы напишем скрипт для очистки изображений из файла PDF. Итак, приступим, для этого нам понадобится интерпретатор Python и idle.
Примечание:
Пользователю необходимо ввести путь к файлу pdf: укажите абсолютный путь, по которому находится файл pdf. Пользователь должен указать, где изображения должны быть сохранены.
После того, как мы запустим скрипт, используя образец PDF, который содержит изображения внутри текста мы можем получить все изображения с этого документа.
Давайте запустим этот скрипт, используя образец PDF представленный ниже:
Образец PDF с изображениями
Когда мы запускаем скрипт Python для этого PDF-файла, мы получим все 6 изображений из PDF-файла в пользовательскую папку.
После ввода вышеуказанных данных все изображения будут извлечены из PDF в указанное пользователем место, как показано ниже.
Такой метод извлечения изображений является эффективным, если нам необходимо обработать большой объем данных формата PDF.
В начале этой недели рынок акций продолжил рост, однако довольно быстро развернулся вниз и упал более чем на 200 пунктов по индексу ММВБ к концу недели. Это уже приличная и продолжительная коррекция, которую ранее рынку не давал реализовать безумный поток позитивных новостей. И нельзя сказать, что этот поток прекратился, но он теперь уже не такой п…
Создание резерва поспособствует развитию «критически важной индустрии».
Дополнено в 20:37 мск. Курс BTC вырос до $93,6 тысячи за монету.
Масспостинг — один из самых спорных инструментов работы на Авито. Одни видят в нем эффективный способ увеличения продаж, другие — нарушение правил и прямой путь к блокировке. Рассмотрим в статье как этот механизм работает, каковы его последствия и можно ли использовать его легально.
Тренд текущего времени - впарить себя через чат с ником похожим на собачью кличку и оплатой криптой. Оплата конечно же вперед и 100%.
И посоветовал сотрудникам приходить в офис «хотя бы» в будни, чтобы выиграть гонку за AGI.
Помните, что качественное создание базы - это инвестиция в долгосрочный рост продаж. Не стоит торопиться и пропускать важные этапы, так как это может привести к проблемам в будущем.
Февраль закончился, акции скорректировались после второго Трамп-ралли. Вместе с зимой закончился и бюджет на покупки акций, которые я продолжаю покупать в свой портфель. Посмотрел, как идут успехи с приведением его к целевым значениям. Размер портфеля составляет 2,357 млн рублей.
только качество не очень на выходе при этом способе
выдает ошибку AttributeError: 'Document' object has no attribute 'getPageImageList'
Добрый день! Приложите, пожалуйста, полный скрин с ошибкой, версию python и библиотеки fitz. Возможно, у вас более ранняя или поздняя версия библиотеки, в которой отсутствует атрибут, описанный ранее.