extract_text函数按页打印出文本。此处我们可以加入一些分析逻辑来得到我们想要的分析结果。或者我们可以仅是将文本(或HTML或XML)存入不同的文件中以便分析。 你可能注意到这些文本没有按你期望的顺序排列。因此你需要思考一些方法来分析出你感兴趣的文本。 PDFMiner的好处就是你可以很方便地按文本、HTML或XML格式来“...
from pdfminer.high_level import extract_pages, extract_text from pdfminer.layout import LTTextContainer, LTChar, LTRect, LTFigure # To extract text from tables in PDF import pdfplumber # To extract the images from the PDFs from PIL import Image from pdf2image import convert_from_path # To...
pdfFile=open('./input/Political Uncertainty and Corporate Investment Cycles.pdf','rb')pdfObj=PyPDF2.PdfFileReader(pdfFile)page_count=pdfObj.getNumPages()print(page_count)#提取文本forpinrange(0,page_count):text=pdfObj.getPage(p)print(text.extractText())''' # 部分输出:39THEJOURNALOFFINANCE...
reader = PyPDF2.PdfReader(file) text = '' for page in reader.pages: text += page.extract_text() return text pdf_text = extract_text_from_pdf('example.pdf') print(pdf_text) 在这个例子中,我们打开 PDF 文件并使用PdfReader对象读取文件。然后,通过循环遍历每一页并提取文本。 PyPDF2 的优点...
elifisinstance(layout,LTFigure): save_image_from_LTFigure(layout,page_num,output_images_folder) page_num+=1 if__name__=='__main__': iflen(sys.argv)<4: print(f"Usage:\tpython{__file__}<image_folder>") sys.exit(1) extract_text_and_images(*sys.argv[1:]) 有图有真相,一图胜千...
在这个例子中,我们创建了一个生成器函数按页生成(yield)了文本。extract_text函数按页打印出文本。此处我们可以加入一些分析逻辑来得到我们想要的分析结果。或者我们可以仅是将文本(或HTML或XML)存入不同的文件中以便分析。 你可能注意到这些文本...
text= self.extract_text('./russia.pdf')print(text)print(f'总耗时:{time.time()-start_time}秒')defextract_text(self,file_name): extract_text=''#用于存储提取的文本doc =fitz.open(file_name)#遍历每一页pdfforiinrange(len(doc)):
from wand.image import Image as wi text_raw = parser.from_file("example.pdf") print(text_raw['content'].strip()) 这还不够,我们还需要能失败图片的部分: def extract_text_image(from_file, lang='deu', image_type='jpeg', resolution=300): ...
base_image = pdf.extract_image(xref) image_bytes = base_image["image"] image_ext = base_image["ext"] image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)) # 保存图片 image.save(open(f"page{page_num+1}_img{image_index+1}.{image_ext}", "wb")) ...
base_image = pdf_file.extract_image(xref) image_bytes = base_image["image"]# 将字节转换为PIL图像image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))# 使用pytesseract对图像进行ocrtext = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')# 打印结果print(f"Page{page_num +1}, Image{image_index ...