首页 后端开发 Python教程 如何使用 Python 从 PDF 中提取图像,同时保留其原始分辨率?

如何使用 Python 从 PDF 中提取图像,同时保留其原始分辨率?

Oct 22, 2024 am 07:52 AM

How Can You Extract Images from PDFs Using Python While Preserving Their Original Resolution?

使用 Python 从 PDF 中提取图像而无需重新采样

高效地从 PDF 文档中提取所有图像,同时保留其原始分辨率和格式而无需重新采样,您可以使用 PyMuPDF 模块。该模块为图像提取提供了有效的解决方案,将图像输出为PNG文件。

使用PyMuPDF:

<code class="python">import fitz

# Open the PDF document
doc = fitz.open("file.pdf")

# Iterate through the pages
for i in range(len(doc)):
    # Extract images from the current page
    for img in doc.getPageImageList(i):
        # Retrieve the image's XREF and create a Pixmap
        xref = img[0]
        pix = fitz.Pixmap(doc, xref)

        # Check if the image is grayscale or RGB
        if pix.n < 5:
            # Save the image in PNG format
            pix.writePNG("p%s-%s.png" % (i, xref))

        # If the image is CMYK, convert it to RGB and save
        else:
            pix1 = fitz.Pixmap(fitz.csRGB, pix)
            pix1.writePNG("p%s-%s.png" % (i, xref))
            pix1 = None

        # Release the Pixmaps
        pix = None</code>
登录后复制

增强功能:

支持 fitz 1.19.6 的脚本更新版本:

<code class="python">import os
import fitz
from tqdm import tqdm

# Specify the work directory
workdir = "your_folder"

# Iterate through the PDFs 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))

        for i in tqdm(range(len(doc)), desc="pages"):
            for img in tqdm(doc.get_page_images(i), desc="page_images"):
                # Extract the image and save as PNG
                xref = img[0]
                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)))</code>
登录后复制

此增强的脚本提供进度条以增加可见性,并使用一致的文件命名约定保存提取的图像。

以上是如何使用 Python 从 PDF 中提取图像,同时保留其原始分辨率?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

<🎜>:泡泡胶模拟器无穷大 - 如何获取和使用皇家钥匙
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
北端:融合系统,解释
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora:巫婆树的耳语 - 如何解锁抓钩
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

Java教程
1672
14
CakePHP 教程
1428
52
Laravel 教程
1332
25
PHP教程
1276
29
C# 教程
1256
24
Python与C:学习曲线和易用性 Python与C:学习曲线和易用性 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和时间:充分利用您的学习时间 Python和时间:充分利用您的学习时间 Apr 14, 2025 am 12:02 AM

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python vs.C:探索性能和效率 Python vs.C:探索性能和效率 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

学习Python:2小时的每日学习是否足够? 学习Python:2小时的每日学习是否足够? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python vs. C:了解关键差异 Python vs. C:了解关键差异 Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

Python标准库的哪一部分是:列表或数组? Python标准库的哪一部分是:列表或数组? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python:自动化,脚本和任务管理 Python:自动化,脚本和任务管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

科学计算的Python:详细的外观 科学计算的Python:详细的外观 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

See all articles