1.提取文本和文档结构 使用page.get_text("blocks")提取文本块。每个文本块包含以下信息：page：页码。block_no：块编号。block_type：块类型（0 表示文本，1 表示图像等）。text：文本内容。bbox：块的边界框（坐标）。2.提取表格 使用page.find_tables()查找表格。使用table.extract()提取表格数据。表格数据以...
通过Page.get_text("blocks")提取文本块列表。该列表的每一项包含文本的位置,可以利用这些信息来确定合适的阅读顺序。 通过Page.get_text("words")提取单词列表。其项目是带有位置信息的单词。使用它来确定位于特定矩形区域内的文本——请参见下节。 请参阅以下两个部分,获取更多示例和详细解释。 如何提取文本为Mark...
get_pixmap() 返回Pixmap 对象,表示 RGB 图像,可用于显示或存储。 参数控制: alpha=True 生成带透明通道的 RGBA 图像。 保存为 PNG: pix.save("page-%i.png" % page.number) 提取文本和图片 text = page.get_text(opt) 可选opt 参数: 选项输出格式 "text" 纯文本(默认) "blocks" 段落列表 "words" ...
提取结构化内容：如果 PDF 包含表格、标题、段落等结构化内容，可以使用page.get_text("blocks")或page.get_text("dict")提取更详细的信息。处理图像中的文本：如果 PDF 中包含图像文本，可以结合 OCR（如pytesseract）提取图像中的文字。分块策略：根据 LLM 的输入限制（如 token 数量），调整分块大小。可以按段...
使用 page.get_text("blocks") 提取文本块。 每个文本块包含以下信息: page:页码。 block_no:块编号。 block_type:块类型(0 表示文本,1 表示图像等)。 text:文本内容。 bbox:块的边界框(坐标)。 2. 提取表格 使用 page.find_tables() 查找表格。 使用 table.extract() 提取表格数据。 表格数...
text=page.get_text(opt) 对opt使用以下字符串之一以获取不同的格式: "text":(默认)带换行符的纯文本。无格式、无文字位置详细信息、无图像 "blocks":生成文本块(段落)的列表 "words":生成单词列表(不包含空格的字符串) "html":创建页面的完整视觉版本,包括任何图像。这可以通过internet浏览器显示 ...
通过page.get_text("blocks")方法,你可以获取页面上的所有文本块信息,每个文本块都是一个block对象。 每个block对象包含以下信息: block[0]到block[3]:定义文本块边界的矩形框的坐标(x0, y0, x1, y1)。 block[4]:文本块中的文本内容。 block[6]:一个标志位,用于指示文本块是文本(值为1)还是图像(值为...
text = page.get_text(opt) 对opt使用以下字符串之一以获取不同的格式: "text":(默认)带换行符的纯文本。无格式、无文字位置详细信息、无图像 "blocks":生成文本块(段落)的列表 "words":生成单词列表(不包含空格的字符串) "html":创建页面的完整视觉版本,包括任何图像。这可以通过internet浏览器显示 ...
text = page.get_text(opt) 对opt使用以下字符串之一以获取不同的格式: "text":(默认)带换行符的纯文本。无格式、无文字位置详细信息、无图像 "blocks":生成文本块(段落)的列表 "words":生成单词列表(不包含空格的字符串) "html":创建页面的完整视觉版本,包括任何图像。这可以通过internet浏览器显示 ...
text=page.get_text(opt) 对opt使用以下字符串之一以获取不同的格式: "text":(默认)带换行符的纯文本。无格式、无文字位置详细信息、无图像 "blocks":生成文本块(段落)的列表 "words":生成单词列表(不包含空格的字符串) "html":创建页面的完整视觉版本,包括任何图像。这可以通过internet浏览器显示 ...