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“导出”
代码示例 defextract_text(text,start_idx,end_idx):returntext[start_idx:end_idx]defextract_keyword(text,keyword):return[lineforlineintext.split('\n')ifkeywordinline]importredefextract_by_regex(text,pattern):returnre.findall(pattern,text)text=""" Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing...
fromPyPDF2importPdfReaderreader=PdfReader("example.pdf")page=reader.pages[0]print(page.extract_te...
generated_ids = model.generate(pixel_values) extract_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print('output: ',extract_text) # output: 2.50 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这与先前的库不同,它返回一个无意义的数字。为什么?TrOCR仅包含识别模型,而没有检测模型。要解...
print(extract_text) 此操作可以重复应用于图像中包含的每个单词/短语。 5. docTR 最后,我们涵盖了用于从文档中检测和识别文本的最后一个Python包:docTR。它可以将文档解释为PDF或图像,然后将其传递给两阶段方法。在docTR中,文本检测模型(DBNet或LinkNet)后跟文本识别的CRNN模型。由于使用了这两个深度学习框架,这个库...
text=first_page.extract_text()print(text) 输出: 读取第二页的表格 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd # 第二页pdfplumber.Page实例 first_page=pdf.pages[1]# 自动读取表格信息,返回列表 table=first_page.extract_tables()# 将列表转为df ...
要从单页中提取文本内容,我们可以使用PdfReader对象的pages来获取指定页码的页面对象(PyPDF2.pdf.PageObject类),然后使用页面对象的extract_text()方法来获取页面中的文本内容。例如: 复制 # 获取第一页的页面对象 page1=reader.pages[0]# 传入一个整数作为参数,表示页码(从0开始) ...
# Extract forms extracted_forms = [block for block in extracted_text if block['BlockType'] == 'KEY_VALUE_SET'] 步骤6:处理错误和异常 实现错误处理,以优雅地处理文档处理过程中可能发生的异常和错误: try: response = textract_client.analyze_document(Document={'S3Object': {'Bucket': 'your-bucket...
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): print("-- Parsing image", from_file, "--") ...
开源代码地址:https://github.com/jsvine/pdfplumber 安装pdfplumbe: pip install pdfplumbe 引入: import pdfplumbe 简单使用代码示例: 代码语言:txt AI代码解释 filepath = 'H:/test_w.pdf' def extract_text_info(filepath): """ 提取PDF中的文字 ...