如何使用 Python 从 Excel 文件中批量提取并保存嵌入图片-Python教程-PHP中文网

本文介绍如何利用 openpyxl 和 pil 库，精准定位 excel 工作表中的嵌入式图片，读取其原始字节流，并按命名规则保存为 png 文件到指定文件夹。

本文介绍如何利用 openpyxl 和 pil 库，精准定位 excel 工作表中的嵌入式图片，读取其原始字节流，并按命名规则保存为 png 文件到指定文件夹。

在 Excel 中嵌入图片（如通过“插入 → 图片”添加）时，这些图像并非存储为单元格值，而是作为 Drawing 对象附加在工作表的 _images 属性中。openpyxl 虽不直接提供高层 API 提取图片，但可通过访问底层 _data() 方法获取原始字节流，并结合 PIL.Image 进行解码与保存。

以下是一个完整、健壮的实现方案：

Excel 打印区外内容清理

一键清除Excel打印区域外的残留内容，打印区内所见即所得。方便提交给客户，实现打印区外内容保密的目的。适用场景：给客户提交报价、计算书等。

下载

✅ 核心步骤说明

加载工作簿与工作表：使用 openpyxl.load_workbook() 打开 .xlsx 文件（注意：仅支持 .xlsx，不支持旧版 .xls）；
遍历嵌入图片：通过 ws._images 获取所有 Image 对象（每个对应一张嵌入图）；
定位图片坐标：使用 image.anchor._from.row 和 image.anchor._from.col 获取图片左上角锚定单元格位置（注意：_from 是 AnchorPoint 类型，索引从 0 开始，对应 Excel 行列编号需 +1）；
命名逻辑：示例中从图片左上角单元格读取名称（如 A1 单元格内容作为图片名），你可根据实际需求调整（例如读取上方/左侧标题单元格）；
解码并保存：用 BytesIO(image._data()) 构造二进制流，交由 PIL.Image.open() 解析；再调用 .save() 输出为 PNG（自动处理 PNG/JPEG 等格式）；
字节缓存（可选）：将 image._data() 原始字节（非解码后像素）存入字典，便于后续二次处理或上传。

? 完整可运行代码

import os
from io import BytesIO
from openpyxl import load_workbook
from PIL import Image

# 配置路径与工作表
excel_path = "images.xlsx"
sheet_name = "Sheet1"
output_folder = "extracted_images"

# 创建输出目录（若不存在）
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

# 加载工作簿
wb = load_workbook(excel_path)
ws = wb[sheet_name]

# 存储原始图片字节（key=文件名，value=bytes）
image_bytes_map = {}

for idx, image in enumerate(ws._images):
    try:
        # 获取图片左上角锚点（行列索引从 0 开始）
        top_row = image.anchor._from.row
        left_col = image.anchor._from.col

        # 读取左上角单元格内容作为图片名（可按需修改逻辑）
        cell_value = ws.cell(row=top_row + 1, column=left_col + 1).value
        img_name = str(cell_value).strip() if cell_value else f"image_{idx + 1}"

        # 清理文件名：移除非法字符
        safe_name = "".join(c for c in img_name if c.isalnum() or c in " _-.").rstrip()
        file_path = os.path.join(output_folder, f"{safe_name}.png")

        # 获取原始图片字节流并解析为 PIL Image
        img_data = image._data()
        img = Image.open(BytesIO(img_data))

        # 保存为 PNG 文件
        img.save(file_path, format="PNG")

        # 同时缓存原始字节（可用于网络传输、数据库存储等）
        image_bytes_map[safe_name] = img_data

        print(f"✅ 已保存: {file_path} (尺寸: {img.size}, 格式: {img.format})")

    except Exception as e:
        print(f"❌ 处理第 {idx + 1} 张图片时出错: {e}")
        continue

print(f"\n? 共提取 {len(image_bytes_map)} 张图片，字节数据已缓存至字典。")