4、使用extract_images_from_docx模块 4.1 模块安装步骤 extract_images_from_docx是一个专门设计用于从.docx文件中提取图片的Python模块,它简化了图片提取过程。首先 ,你需要通过pip安装这个模块: pip install extract_images_from_docx4.2 快速提取图片示例 一旦安装完成,使用extract_images_from_docx模块来提取Word文档...
importosimportshutil# 定义一个函数,用于提取指定文件夹内的所有图片文件defextract_images(folder_path):forroot,dirs,filesinos.walk(folder_path):forfileinfiles:iffile.endswith(".jpg")orfile.endswith(".png")orfile.endswith(".jpeg"):# 复制图片文件到指定目录shutil.copy(os.path.join(root,file),"...
pdf_path = 'files/test2.pdf' # PDF文件路径output_folder = 'files' # 图片输出的文件夹路径 extract_images_from_pdf(pdf_path, output_folder) 运行脚本,发现files文件夹新增了两个jpg文件,如下: 图片如下: 总结 本文主要介绍了使用PyPDF2库实现对PDF文件中的图片进行提取的操作,后续我们将介绍提取PDF文件...
以下是一个提取文件夹中图片的 Python 示例代码: importosimportshutildefextract_images(source_folder,destination_folder):# 确保目的文件夹存在ifnotos.path.exists(destination_folder):os.makedirs(destination_folder)# 支持的图片后缀image_extensions=['.png','.jpg','.jpeg','.gif','.bmp']# 遍历源文件...
pix1 =Nonepix =None# 让图片像素图清除内存doc.close()# 测试函数extract_images("your_pdf_path.pdf") 代码解析 首先,我们打开PDF文件,然后遍历每一页。对于每一页,我们使用get_page_images()方法提取出所有的图片。 每一张图片都会返回一个包含多个元素的元组,其中img[0]是图片的xref编号,img[1]是图片的...
imgout.write(img["image"]) #当前提取的图片写入磁盘 imgout.close except: continue if __name__ == '__main__': current_path = abspath(dirname(__file__)) #获取当前目录 pdf = os.path.join(current_path,'test444.pdf') print(pdf) muExtractImages(pdf, "c:\\166")...
print("[!] No images found on page", page_index) forimage_index, imginenumerate(page.getImageList(), start=1): # get the XREF of the image xref=img[0] # extract the image bytes base_image=pdf_file.extractImage(xref) image_bytes=base_image["image"] ...
Install the IronPDF library to extract images from PDF in Python. WritePdfDocument.FromFilemethod to load PDF file using file path from local disk. Apply theExtractAllImagesmethod to extract images from PDF files. Use a loop to iterate through all the extracted images found in the PDF. ...
文件名格式为:page_num-img_index.png image.save(f"image_page{page_num + 1}_img{img_index + 1}.png") images.append(image) return images # 使用函数 pdf_path = "example.pdf" extracted_images = extract_images_from_pdf(pdf_path) print(f"Extracted {len(extracted_images)} images from ...
style_image = images["paint"].read(size=size, device=device)criterion.set_style_image(style_image) 风格图片 神经风格迁移 创建 input_image。从 content_image 开始执行 NST，这样可以实现快速收敛。image_optimization 函数是为了方便，也可以由手动优化循环代替，且不受限制。如果没有指定，则使用 torch....