有時我們需要將一份或者多份PDF文件中的圖片提取出來，如果采取在線的網(wǎng)站實現(xiàn)的話又擔心圖片泄漏，手動操作又覺得麻煩，其實用Python也可以輕松搞定！今天就跟大家系統(tǒng)分享幾種Python提取 PDF 圖片的方法。其實沒有非常完美的方法，每種方法提取效率都不是百分之百，因此可以考慮用多種方法進行互補，主要將涉及：

基于 fitz 庫和正則搜索提取圖片 基于 pdf2image 庫的兩種方法提取圖片 基于 fitz 庫和正則搜索

fitz 是 pymupdf 的子模塊，需要先用命令行安裝 pymupdf：

pip install pymupdf

但注意導入時使用 import fitz 導入模塊!

下面的代碼就利用 fitz 庫提取圖片需要通過正則匹配圖片元素，將模板元素轉化為像素后再以圖片形式寫出

import fitzimport reimport osfile_path = r’C:xxxxxx.pdf’ # PDF 文件路徑dir_path = r’C:xxx’ # 存放圖片的文件夾def pdf2image1(path, pic_path): checkIM = r'/Subtype(?= */Image)' pdf = fitz.open(path) lenXREF = pdf._getXrefLength() count = 1 for i in range(1, lenXREF): text = pdf._getXrefString(i) isImage = re.search(checkIM, text) if not isImage: continue pix = fitz.Pixmap(pdf, i) new_name = f'img_{count}.png' pix.writePNG(os.path.join(pic_path, new_name)) count += 1 pix = Nonepdf2image1(file_path, dir_path)

運行提取示例文件后結果如下：

可以看到，有一些很小的色塊也被提取成圖片，那么怎么過濾掉它們呢？

有一個簡單的方法是通過大小過濾，pix 像素在 fitz 庫中存在一個重要的方法 pix.size 可以反映像素多少，簡單的色素塊該值較低，可以通過設置一個閾值過濾。以閾值 10000 為例過濾：

import fitzimport reimport osfile_path = r’C:xxxxxx.pdf’ # PDF 文件路徑dir_path = r’C:xxx’ # 存放圖片的文件夾def pdf2image1(path, pic_path): checkIM = r'/Subtype(?= */Image)' pdf = fitz.open(path) lenXREF = pdf._getXrefLength() count = 1 for i in range(1, lenXREF): text = pdf._getXrefString(i) isImage = re.search(checkIM, text) if not isImage: continue pix = fitz.Pixmap(pdf, i) if pix.size < 10000: # 在這里添加一處判斷一個循環(huán) continue # 不符合閾值則跳過至下 new_name = f'img_{count}.png' pix.writePNG(os.path.join(pic_path, new_name)) count += 1 pix = Nonepdf2image1(file_path, dir_path)

可以看到，全部圖片都被正常提取！

基于 pdf2image 庫的兩種方法

一看名字就知道這個庫的用處了，官方文檔為https://www.cnpython.com/pypi/pdf2image

可以簡單通過 pip install pdf2image 安裝，但poppler才是真正起做用的轉換器，因此需要額外安裝和配置：

windows用戶必須安裝poppler for Windows，然后將bin/文件夾添加到PATH Mac用戶必須安裝poppler for Mac

具體發(fā)揮作用的代碼官方文檔也給出了詳細的說明：

那么我們就分別嘗試這兩種方法：

from pdf2image import convert_from_path,convert_from_bytesimport tempfilefrom pdf2image.exceptions import PDFInfoNotInstalledError, PDFPageCountError, PDFSyntaxErrorimport osfile_path = r’C:xxxxxx.pdf’ # PDF 文件路徑dir_path = r’C:xxx’ # 存放圖片的文件夾def pdf2image2(file_path, dir_path): images = convert_from_path(file_path, dpi=200) for image in images: if not os.path.exists(dir_path): os.makedirs(dir_path) image.save(file_path + f’img_{images.index(image)}.png’, ’PNG’)pdf2image2(file_path, dir_path)

可以成功提取圖片。再試試第二種方法：

from pdf2image import convert_from_path,convert_from_bytesimport tempfilefrom pdf2image.exceptions import PDFInfoNotInstalledError, PDFPageCountError, PDFSyntaxErrorimport osfile_path = r’C:xxxxxx.pdf’ # PDF 文件路徑dir_path = r’C:xxx’ # 存放圖片的文件夾def pdf2image3(file_path, dir_path): images = convert_from_bytes(open(file_path, ’rb’).read()) for image in images: if not os.path.exists(dir_path): os.makedirs(dir_path) image.save(file_path + f’img_{images.index(image)}.png’, ’PNG’)pdf2image3(file_path, dir_path)

可以看到結果和之前一致，PDF中全部圖片都被提取出來！

再補充一下。核心方法covert_from_bytes包含大量參數(shù)，可以自行修改。幾個常用參數(shù)總結如下：

參數(shù)

意義

pdf_path

PDF 文檔路徑

dpi

圖像質量（如果是學術期刊雜志常見 300dpi）

output_folder

將生成的圖像寫入文件夾（而不是直接寫入內存）

first_page

起始轉換頁數(shù)

last_page

轉換至哪一頁

fmt

圖像格式，可以指定為 png，默認為 ppm

thread_count

允許參與轉換的線程數(shù)

userpw

PDF 的密碼

output_file

輸出文件名

poppler_path

指定 poppler 的安裝路徑，一開始配置好就無需指定

值得一提的是thread_count 參數(shù)，可以啟動多線程會大大加快轉換速度，尤其是 PDF 頁面較多時。有興趣的讀者可以做嘗試。

以上就是python 三種方法提取pdf中的圖片的詳細內容，更多關于python 提取pdf中的圖片的資料請關注好吧啦網(wǎng)其它相關文章！