ネイティブの解像度と形式で PDF ドキュメントから畫像を抽出する
PDF ドキュメントを操作する場(chǎng)合、元の解像度と形式で畫像を抽出できます。重要な。これにより、抽出された畫像がソース文書と同じ品質(zhì)と完全性を保持することが保証されます。この記事では、リサンプリングせずに Python で PDF ドキュメントから畫像を抽出するソリューションを紹介します。これにより、ネイティブ形式で高品質(zhì)の畫像を取得できるようになります。
畫像抽出用の PyMuPDF
PDF 操作用の最も人気のある Python モジュールの 1 つは PyMuPDF です。このモジュールは、ネイティブの解像度と形式を維持しながら PDF ドキュメントから畫像を抽出する堅(jiān)牢な方法を提供します。 PyMuPDF を使用したコード スニペットは次のとおりです。
<code class="python">import fitz
# Open the PDF document
doc = fitz.open("file.pdf")
# Iterate through pages and images
for i in range(len(doc)):
for img in doc.getPageImageList(i):
xref = img[0]
# Convert picture object to PNG
pix = fitz.Pixmap(doc, xref)
if pix.n < 5: # grayscale or RGB
pix.writePNG("p%s-%s.png" % (i, xref))
else: # CMYK
pix1 = fitz.Pixmap(fitz.csRGB, pix)
pix1.writePNG("p%s-%s.png" % (i, xref))
pix1 = None</code>
このコードは、PDF ドキュメント內(nèi)のすべてのページと畫像を反復(fù)処理し、それらを PNG ファイルとして抽出します。各畫像のネイティブ解像度と形式が保持され、高品質(zhì)の畫像が確実に得られます。
更新された PyMuPDF の修正バージョン
新しいバージョンを使用している場(chǎng)合PyMuPDF のバージョン (例: 1.19.6) では、上記のコードを若干変更する必要がある場(chǎng)合があります。次のコード スニペットには、必要な変更が反映されています。
<code class="python">import os
import fitz
from tqdm import tqdm
# Set working directory
workdir = "your_folder"
# Process PDF files 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)))
# Iterate through pages and images
for i in tqdm(range(len(doc)), desc="pages"):
for img in tqdm(doc.get_page_images(i), desc="page_images"):
xref = img[0]
# Extract the image and save it as PNG
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)))
# Print a completion message
print("Done!")</code>
この変更されたコードは、get_page_images() メソッドを使用して畫像を取得し、指定された作業(yè)ディレクトリに PNG ファイルとして保存します。
以上がPython でネイティブ解像度と形式で PDF ドキュメントから畫像を抽出する方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Python Webアプリケーション（XSS、SQLインジェクションなど）の一般的なセキュリティの脆弱性は何ですか？また、どのように緩和できますか？
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Pythonの不適格またはPytestフレームワークは、自動(dòng)テストをどのように促進(jìn)しますか？
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Pythonの不適格でPytestは、自動(dòng)テストの書き込み、整理、および実行を簡(jiǎn)素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動(dòng)発見をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡(jiǎn)潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています：Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細(xì)を自動(dòng)的に表示します。 3.すべてがテストの準(zhǔn)備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています：un
Pythonは関數(shù)の可変デフォルト引數(shù)をどのように処理しますか、そしてなぜこれが問題になるのでしょうか？
Jun 14, 2025 am 12:27 AM
Pythonのデフォルトパラメーターは、定義されたときに1回のみ初期化されます?？蓧浈芝弗Д龋ē辚攻趣滢o書など）がデフォルトのパラメーターとして使用される場(chǎng)合、予期しない動(dòng)作が引き起こされる可能性があります。たとえば、空のリストをデフォルトのパラメーターとして使用する場(chǎng)合、関數(shù)への複數(shù)の呼び出しは、毎回新しいリストを生成する代わりに同じリストを再利用します。この動(dòng)作によって引き起こされる問題には、次のものが含まれます。1。関數(shù)呼び出し間のデータの予期しない共有。 2。その後の呼び出しの結(jié)果は、以前の呼び出しの影響を受け、デバッグの難しさを増加させます。 3.論理エラーを引き起こし、検出が困難です。 4.初心者と経験豊富な開発者の両方を混亂させるのは簡(jiǎn)単です。問題を回避するために、ベストプラクティスは、デフォルト値をNONEに設(shè)定し、関數(shù)內(nèi)に新しいオブジェクトを作成することです。
Pythonアプリケーションを生産環(huán)境に展開するための考慮事項(xiàng)は何ですか？
Jun 10, 2025 am 12:14 AM
Pythonアプリケーションを生産環(huán)境に展開するには、安定性、セキュリティ、メンテナンスに注意が必要です。まず、GunicornまたはUWSGIを使用して開発サーバーを置き換えて、同時(shí)処理をサポートします。第二に、パフォーマンスを改善するための逆プロキシとしてNginxと協(xié)力します。第三に、リソースを最適化するためにCPUコアの數(shù)に従ってプロセスの數(shù)を構(gòu)成します。第4に、仮想環(huán)境を使用して依存関係を分離し、バージョンをフリーズして一貫性を確保します。第5に、詳細(xì)なログを有効にし、監(jiān)視システムを統(tǒng)合し、操作とメンテナンスを容易にするアラームメカニズムを設(shè)定します。第六に、アプリケーションを?qū)g行するためのルートアクセス許可を避け、デバッグ情報(bào)を閉じ、HTTPSを構(gòu)成してセキュリティを確保します。最後に、自動(dòng)展開はCI/CDツールを通じて達(dá)成され、人的エラーを減らします。
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Jun 14, 2025 am 12:25 AM
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Jun 19, 2025 am 01:04 AM
pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1）numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt（）
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Jun 14, 2025 am 12:31 AM
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Jun 19, 2025 am 01:12 AM
カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場(chǎng)合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無(wú)限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。
