NLP용 Python: 내장된 이미지가 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 방법은 무엇입니까?

NLP용 Python: 포함된 이미지가 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 방법은 무엇입니까?

요약:
이 기사에서는 Python을 사용하여 포함된 이미지가 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 방법을 소개합니다. PyPDF2 라이브러리를 사용하여 PDF 문서를 구문 분석한 다음 PIL(Python Imaging Library)을 사용하여 포함된 이미지를 처리합니다.

인용문:
NLP(자연어 처리)에서는 삽입된 이미지가 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 것이 일반적인 작업입니다. 이러한 텍스트는 일반적으로 스캔한 문서나 전자책에서 가져오며, 후속 처리를 위해 텍스트와 이미지를 분리해야 합니다. Python은 NLP용 라이브러리가 많이 포함된 강력한 프로그래밍 언어입니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 이러한 유형의 PDF 텍스트를 처리하는 방법을 보여줍니다.

단계:

1. 필요한 라이브러리 설치:
   시작하기 전에 PyPDF2 및 PIL 라이브러리를 설치해야 합니다. 이러한 라이브러리는 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

   pip install PyPDF2
   pip install pillow

2. 필수 라이브러리 가져오기:
   코드를 작성하기 전에 먼저 필수 라이브러리를 가져옵니다.

   import PyPDF2
   from PIL import Image

3. PDF 문서 구문 분석:
   PyPDF2의 PdfFileReader 메서드 사용 라이브러리 PDF 문서를 구문 분석하려면:

   def extract_text_from_pdf(pdf_path):
       text = ''
       with open(pdf_path, 'rb') as file:
           pdf = PyPDF2.PdfFileReader(file)
           for page in range(pdf.getNumPages()):
               text += pdf.getPage(page).extractText()
       return text

4. 포함된 이미지 가져오기:
   PyPDF2 라이브러리의 getPage 메서드를 사용하여 PDF 문서의 개별 페이지를 가져옵니다. 그런 다음 getPage 메서드에서 반환된 개체의 extract_images 메서드를 사용하여 포함된 이미지를 추출합니다. 추출된 이미지는 사전으로 반환되며, 키는 이미지의 객체 번호이고 값은 이미지의 바이너리 데이터와 이미지의 이미지 정보를 포함하는 튜플입니다.

   def extract_images_from_pdf(pdf_path):
       images = {}
       with open(pdf_path, 'rb') as file:
           pdf = PyPDF2.PdfFileReader(file)
           for page in range(pdf.getNumPages()):
               page_images = pdf.getPage(page).extract_images()
               for obj_num, image in page_images.items():
                   images[obj_num] = image[0]
       return images

5. 삽입된 이미지 저장:
   삽입된 이미지를 가져온 후 PIL 라이브러리의 Image.frombytes 메서드를 사용하여 PIL 이미지 객체를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 save 메소드를 사용하여 이미지를 로컬 파일에 저장할 수 있습니다.

   def save_images(images, output_dir):
       for obj_num, image_data in images.items():
           image = Image.frombytes(**image_data)
           image_path = f"{output_dir}/{obj_num}.jpg"
           image.save(image_path)

6. 전체 샘플 코드:
   다음은 포함된 이미지가 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 방법을 보여주는 전체 샘플 코드입니다.

   import PyPDF2
   from PIL import Image
   
   def extract_text_from_pdf(pdf_path):
       text = ''
       with open(pdf_path, 'rb') as file:
           pdf = PyPDF2.PdfFileReader(file)
           for page in range(pdf.getNumPages()):
               text += pdf.getPage(page).extractText()
       return text
   
   def extract_images_from_pdf(pdf_path):
       images = {}
       with open(pdf_path, 'rb') as file:
           pdf = PyPDF2.PdfFileReader(file)
           for page in range(pdf.getNumPages()):
               page_images = pdf.getPage(page).extract_images()
               for obj_num, image in page_images.items():
                   images[obj_num] = image[0]
       return images
   
   def save_images(images, output_dir):
       for obj_num, image_data in images.items():
           image = Image.frombytes(**image_data)
           image_path = f"{output_dir}/{obj_num}.jpg"
           image.save(image_path)
   
   if __name__ == '__main__':
       pdf_path = 'example.pdf'
       output_dir = 'output'
       text = extract_text_from_pdf(pdf_path)
       print('Extracted Text:', text)
       images = extract_images_from_pdf(pdf_path)
       save_images(images, output_dir)
       print('Images Saved.')

결론:
Python을 사용하여 포함된 이미지가 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 것은 NLP 워크플로. 이 문서에서는 PyPDF2 및 PIL 라이브러리를 사용하여 PDF 문서를 구문 분석하고 포함된 이미지를 처리하는 방법을 설명합니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 텍스트와 이미지를 쉽게 분리하고 추가로 처리하고 분석할 수 있습니다.

참고 자료:

1. PyPDF2: https://pythonhosted.org/PyPDF2/
2. PIL: https://pillow.readthedocs.io/introduction.html

위 내용은 NLP용 Python: 내장된 이미지가 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!