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Python for NLP:如何從PDF檔案中提取並分析圖片描述文字?

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WBOY原創
2023-09-29 18:33:451046瀏覽

Python for NLP:如何从PDF文件中提取并分析图片描述文本?

Python for NLP:如何從PDF檔案中擷取並分析圖片描述文字?

摘要:本文將介紹如何使用Python中的PDF庫和OCR(Optical Character Recognition)庫,從PDF文件中提取圖片描述文字(Image Description Text),並進行進一步分析和處理。我們將透過具體程式碼範例來講解每一步的實現過程。

  1. 引言
    隨著機器學習和自然語言處理技術的快速發展,人們對於從多媒體資料中提取資訊的需求也越來越大。其中,從PDF文件中提取圖片描述文字是一個常見的任務。例如,在科學研究中,我們可能需要從科技論文中提取實驗結果的圖片描述,以便進一步分析和驗證。
  2. 準備工作
    在開始之前,我們需要安裝以下Python庫:
  3. PyPDF2:用於讀取和處理PDF檔案。
  4. Pytesseract:一個OCR函式庫,用於辨識影像中的文字。
  5. Wand:一個用於影像處理的Python庫。

你可以使用pip指令來安裝這些函式庫:

pip install PyPDF2 pytesseract Wand
  1. #提取圖片
    首先,我們要從PDF檔案中擷取所有的圖片,並將其保存到本地。以下是獲取圖片清單的程式碼範例:

    import PyPDF2
    from wand.image import Image
    
    filename = 'example.pdf'
    pdf = PyPDF2.PdfFileReader(open(filename, 'rb'))
    
    images = []
    for page_num in range(pdf.numPages):
     image_blob = pdf.getPage(page_num).extract_images()
     for img in image_blob:
         images.append(img[0])
         
    # 保存图片
    for idx, img in enumerate(images):
     img_file = 'image_{}.png'.format(idx)
     try:
         img.save(filename=img_file)
     except Exception as e:
         print(e)
  2. 圖片文字辨識
    接下來,我們使用Pytesseract庫對已儲存的圖片進行OCR,將圖片中的文字擷取出來。

    import pytesseract
    
    image_text = []
    for img_file in image_files:
     text = pytesseract.image_to_string(Image.open(img_file))
     image_text.append(text)
    
    print(image_text)
  3. 文字分析和處理
    最後,我們可以對圖片描述文字進行進一步的分析和處理。例如,我們可以計算每個圖片描述文字的詞頻,以獲取常見的單字和短語。以下是一個範例程式碼,用於計算每個圖片描述文字中出現頻率最高的5個單字:

    import re
    from collections import Counter
    
    # 合并所有图片描述文本
    all_text = ' '.join(image_text)
    
    # 去除标点符号和多余空格
    clean_text = re.sub(r'[^ws]', '', all_text)
    clean_text = re.sub(r's+', ' ', clean_text)
    
    # 统计词频
    words = clean_text.split()
    word_freq = Counter(words)
    top_words = word_freq.most_common(5)
    
    print(top_words)

結論
在本文中,我們介紹如何使用Python中的PDF庫和OCR庫,從PDF文件中提取並分析圖片描述文字。我們透過具體程式碼範例演示了每一步的實現過程。希望本文能幫助您更了解並應用Python在NLP中的實際應用。

參考文獻:

  1. https://pypi.org/project/PyPDF2/
  2. https://pypi.org/project/pytesseract/
  3. https://pypi.org/project/Wand/
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