Python for NLP：如何從PDF檔案中擷取並分析圖片描述文字？
摘要：本文將介紹如何使用Python中的PDF庫和OCR（Optical Character Recognition）庫，從PDF文件中提取圖片描述文字（Image Description Text），並進行進一步分析和處理。我們將透過具體程式碼範例來講解每一步的實現過程。
你可以使用pip指令來安裝這些函式庫：
pip install PyPDF2 pytesseract Wand
#提取圖片
首先，我們要從PDF檔案中擷取所有的圖片，並將其保存到本地。以下是獲取圖片清單的程式碼範例：
import PyPDF2
from wand.image import Image
filename = 'example.pdf'
pdf = PyPDF2.PdfFileReader(open(filename, 'rb'))
images = []
for page_num in range(pdf.numPages):
image_blob = pdf.getPage(page_num).extract_images()
for img in image_blob:
images.append(img[0])
# 保存图片
for idx, img in enumerate(images):
img_file = 'image_{}.png'.format(idx)
try:
img.save(filename=img_file)
except Exception as e:
print(e)圖片文字辨識
接下來，我們使用Pytesseract庫對已儲存的圖片進行OCR，將圖片中的文字擷取出來。
import pytesseract image_text = [] for img_file in image_files: text = pytesseract.image_to_string(Image.open(img_file)) image_text.append(text) print(image_text)
文字分析和處理
最後，我們可以對圖片描述文字進行進一步的分析和處理。例如，我們可以計算每個圖片描述文字的詞頻，以獲取常見的單字和短語。以下是一個範例程式碼，用於計算每個圖片描述文字中出現頻率最高的5個單字：
import re from collections import Counter # 合并所有图片描述文本 all_text = ' '.join(image_text) # 去除标点符号和多余空格 clean_text = re.sub(r'[^ws]', '', all_text) clean_text = re.sub(r's+', ' ', clean_text) # 统计词频 words = clean_text.split() word_freq = Counter(words) top_words = word_freq.most_common(5) print(top_words)
結論
在本文中，我們介紹如何使用Python中的PDF庫和OCR庫，從PDF文件中提取並分析圖片描述文字。我們透過具體程式碼範例演示了每一步的實現過程。希望本文能幫助您更了解並應用Python在NLP中的實際應用。
參考文獻：
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