원래 해상도를 유지하면서 Python을 사용하여 PDF에서 이미지를 추출하는 방법은 무엇입니까?
Python을 사용하여 리샘플링 없이 PDF에서 이미지 추출
리샘플링 없이 기본 해상도와 형식을 유지하면서 PDF 문서에서 모든 이미지를 효율적으로 추출하려면 , PyMuPDF 모듈을 활용할 수 있습니다. 이 모듈은 이미지 추출을 위한 효과적인 솔루션을 제공하고 이미지를 PNG 파일로 출력합니다.
PyMuPDF 사용:
<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>
개선 사항:
fitz 1.19.6을 지원하는 스크립트의 업데이트된 버전:
<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>
이 향상된 스크립트는 가시성을 높이기 위해 진행률 표시줄을 제공하고 추출된 이미지를 일관된 파일 명명 규칙에 따라 저장합니다.
위 내용은 원래 해상도를 유지하면서 Python을 사용하여 PDF에서 이미지를 추출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
