使用 Python 从 PDF 中提取本机分辨率图像
为了从 PDF 中准确提取图像,必须保持原始分辨率和格式图像。 PyMuPDF 为此任务提供了一个便捷的解决方案。
首先,导入 PyMuPDF 模块并打开目标 PDF 文件:
<code class="python">import fitz doc = fitz.open("file.pdf")</code>
迭代页面并使用 getPageImageList 提取图像:
<code class="python">for i in range(len(doc)): for img in doc.getPageImageList(i): xref = img[0] pix = fitz.Pixmap(doc, xref)</code>
根据图像类型,将图像写入为 PNG 或将 CMYK 图像转换为 RGB,然后再写入为 PNG:
<code class="python">if pix.n <p>以下是可供探索的其他资源:</p> <ul> <li>[PyMuPDF 图像提取文档](https://pymupdf.readthedocs.io/en/latest/image-extraction.html)</li> <li>[FitZ 1.19.6 改进的 FitZ 图像提取]( https://stackoverflow.com/a/74345380)</li> </ul> <p>通过此 Python 解决方案,您可以高效地从 PDF 中提取图像,同时保留其原始分辨率和格式,确保准确的再现和分析。</p></code>
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Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

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