如何使用 Python 从 PDF 中提取图像,同时保留其原始分辨率?
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>
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>
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!

热AI工具

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
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

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

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

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。

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。

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。

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

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。

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。
