用python批量提取pdf的图片,并存储到指定文件夹

【需求】:继上篇文章我们利用 python 的三方工具库 pdfplumber 批量提取 pdf 的表格数据之后,不少小伙伴提出:大多数pdf都为图片,如何批量提取出图片。今天我们就来用 python 来解决这个问题。

image.png

一、实现效果图

二、基于 fitz 库和正则搜索提取图片

fitz 库是 pymupdf 中的一个模块,用它来提取 pdf 里的图片非常方便。

安装命令
pip install fitz 
pip install pymupdf

三、代码实现

1、导入相关包
import fitz
import re
import os
2、读取 pdf 提取图片,并存储
def save_pdf_img(path,save_path):
    '''
    path: pdf的路径
    save_path : 图片存储的路径
    '''
    # 使用正则表达式来查找图片
    checkXO = r"/Type(?= */XObject)" 
    checkIM = r"/Subtype(?= */Image)"  
    # 打开pdf
    doc = fitz.open(path)
    # 图片计数
    imgcount = 0
    # 获取对象数量长度
    lenXREF = doc.xref_length()
 
    # 打印PDF的信息
    print("文件名:{}, 页数: {}, 对象: {}".format(path, len(doc), lenXREF - 1))
    
    
    # 遍历每一个图片对象
    for i in range(1, lenXREF):
        # 定义对象字符串
        text = doc.xref_object(i)
#         print(i,text)
        isXObject = re.search(checkXO, text)
        # 使用正则表达式查看是否是图片
        isImage = re.search(checkIM, text)
        # 如果不是对象也不是图片,则continue
        if not isXObject or not isImage:
            continue
        imgcount += 1
        # 根据索引生成图像
        pix = fitz.Pixmap(doc, i)
        # 根据pdf的路径生成图片的名称
        new_name = path.replace('\\', '_') + "_img{}.png".format(imgcount)
        new_name = new_name.replace(':', '')
        # 如果pix.n<5,可以直接存为PNG
        if pix.n < 5:
            pix.writePNG(os.path.join(save_path, new_name))
        # 否则先转换CMYK
        else:
            pix0 = fitz.Pixmap(fitz.csRGB, pix)
            pix0.writePNG(os.path.join(save_path, new_name))
            pix0 = None
        # 释放资源
        pix = None
        print("提取了{}张图片".format(imgcount))
# pdf路径
path = r'/Users/wangwangyuqing/Desktop/data/img.pdf'
save_path = r'/Users/wangwangyuqing/Desktop/data'
save_pdf_img(path,save_path)
3、运行结果

四、小结

python 中 pdf2image 库也可以完成以上需求,它的好处是如果你的 pdf 页面较多时,pdf2image 可以启动多线程会大大加快转换速度。

官方文档:https://www.cnpython.com/pypi/pdf2image

最后很多伙伴可能会遇到提取的图片比原本少,或者提取出的不想要的图片。可以通过检查图片格式,可能不是常见的格式,提取时再减少或添加过滤条件尝试一下。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,189评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,577评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,857评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,703评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,705评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,620评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,995评论 3 396
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,656评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,898评论 1 298
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,639评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,720评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,395评论 4 319
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,982评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,953评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,195评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,907评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,472评论 2 342