


Wie extrahiere ich Bilder aus PDF-Dokumenten mit nativer Auflösung und nativem Format in Python?
Bilder aus PDF-Dokumenten mit nativer Auflösung und nativem Format extrahieren
Bei der Arbeit mit PDF-Dokumenten kann das Extrahieren von Bildern mit ihrer ursprünglichen Auflösung und ihrem ursprünglichen Format möglich sein entscheidend. Dadurch wird sichergestellt, dass die extrahierten Bilder die gleiche Qualität und Integrität wie das Quelldokument behalten. In diesem Artikel stellen wir eine Lösung zum Extrahieren von Bildern aus PDF-Dokumenten in Python ohne Resampling vor, sodass Sie qualitativ hochwertige Bilder in ihren nativen Formaten erhalten können.
PyMuPDF für die Bildextraktion
Eines der beliebtesten Python-Module zur PDF-Bearbeitung ist PyMuPDF. Dieses Modul bietet eine robuste Möglichkeit, Bilder aus PDF-Dokumenten zu extrahieren und dabei ihre native Auflösung und ihr natives Format beizubehalten. Hier ist ein Codeausschnitt mit PyMuPDF:
<code class="python">import fitz # Open the PDF document doc = fitz.open("file.pdf") # Iterate through pages and images for i in range(len(doc)): for img in doc.getPageImageList(i): xref = img[0] # Convert picture object to PNG pix = fitz.Pixmap(doc, xref) if pix.n < 5: # grayscale or RGB pix.writePNG("p%s-%s.png" % (i, xref)) else: # CMYK pix1 = fitz.Pixmap(fitz.csRGB, pix) pix1.writePNG("p%s-%s.png" % (i, xref)) pix1 = None</code>
Dieser Code durchläuft alle Seiten und Bilder im PDF-Dokument und extrahiert sie als PNG-Dateien. Es behält die native Auflösung und das Format jedes Bildes bei und stellt so sicher, dass Sie qualitativ hochwertige Bilder erhalten.
Modifizierte Version für aktualisiertes PyMuPDF
Wenn Sie eine neuere Version verwenden Wenn Sie eine Version von PyMuPDF (z. B. 1.19.6) verwenden, müssen Sie den obigen Code möglicherweise geringfügig ändern. Der folgende Codeausschnitt spiegelt die notwendigen Änderungen wider:
<code class="python">import os import fitz from tqdm import tqdm # Set working directory workdir = "your_folder" # Process PDF files in the directory for each_path in os.listdir(workdir): if ".pdf" in each_path: # Open the PDF document doc = fitz.Document((os.path.join(workdir, each_path))) # Iterate through pages and images for i in tqdm(range(len(doc)), desc="pages"): for img in tqdm(doc.get_page_images(i), desc="page_images"): xref = img[0] # Extract the image and save it as PNG image = doc.extract_image(xref) pix = fitz.Pixmap(doc, xref) pix.save(os.path.join(workdir, "%s_p%s-%s.png" % (each_path[:-4], i, xref))) # Print a completion message print("Done!")</code>
Dieser geänderte Code verwendet die Methode get_page_images(), um die Bilder abzurufen und sie als PNG-Dateien im angegebenen Arbeitsverzeichnis zu speichern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie extrahiere ich Bilder aus PDF-Dokumenten mit nativer Auflösung und nativem Format in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
