PymuPDF4llm提取pdf文件文字、表格与图片
一、PymuPDF4llm 的功能特点
(一)文本提取
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简单易用
PymuPDF4llm 的文本提取功能非常简单易用。只需使用pip install pymupdf4llm进行安装,然后通过import pymupdf4llm导入库,就可以使用md_text = pymupdf4llm.to_markdown("input.pdf")语句轻松地从 PDF 文件中提取文本,并以 Markdown 格式呈现。例如,如果有一个包含大量文字的学术论文 PDF,PymuPDF4llm 可以快速准确地提取其中的文本内容,为后续的研究和分析提供便利。 -
高质量输出
它提取的文本质量很高,能够保留原始文本的格式和结构。这对于需要对文本进行进一步处理的应用,如文本分类、信息检索等非常重要。例如,在处理法律文档时,准确的文本提取和格式保留可以确保法律条文的完整性和准确性,便于法律专业人士进行分析和解读。
(二)表格提取
-
灵活的输出格式
PymuPDF4llm 可以轻松地从 PDF 中提取表格,并将其转换为结构化数据。用户可以根据自己的需求指定输出格式,如 CSV、JSON 或自定义格式。这使得提取的表格数据可以方便地与其他数据分析工具和软件集成。例如,在财务分析中,如果有一个包含财务报表的 PDF 文件,PymuPDF4llm 可以将表格提取出来并转换为 CSV 格式,以便于导入到电子表格软件中进行进一步的分析和处理。 -
准确识别和提取
它能够准确地识别表格的边界和内容,即使表格的结构比较复杂,如包含合并单元格、嵌套表格等情况,也能正确提取。这对于处理企业报告、统计数据等包含大量表格的 PDF 文件非常关键。
(三)图像提取
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多种图像格式支持
PymuPDF4llm 可以从 PDF 中提取图像,并支持多种图像格式,如 PNG、JPG、GIF 等。用户可以根据自己的项目需求选择合适的图像格式。例如,在一个图像识别项目中,如果需要从 PDF 中提取图像进行识别,PymuPDF4llm 可以将图像提取出来并保存为合适的格式,以便于后续的处理。 -
页面和图像属性设置
用户可以指定提取图像的页面范围,以及图像的一些属性,如分辨率(dpi)等。这使得用户可以根据具体情况灵活地获取所需的图像资源。例如,在一个需要高质量图像的艺术研究项目中,可以设置较高的 dpi 来获取更清晰的图像。
(四)文档结构分析
-
详细的元素识别
PymuPDF4llm 能够分析复杂 PDF 的结构,识别出标题、段落、以及其他元素。这有助于用户更有效地提取信息,并为 LLMs 创建自定义的数据结构。例如,在处理一本电子书 PDF 时,它可以识别出章节标题、正文段落等元素,为构建电子书的知识图谱提供基础。 -
提高信息提取效率
通过对文档结构的分析,PymuPDF4llm 可以更有针对性地提取信息,避免了对整个文档进行无差别提取,从而提高了信息提取的效率和准确性。例如,在处理新闻报道 PDF 时,可以快速定位到关键信息所在的段落和标题,提高新闻内容提取的速度和质量。
二、使用步骤:
1、安装PymuPDF4llm
您可以通过pip安装PymuPDF4llm:
pip install pymupdf4llm
2、提取文本
使用PymuPDF4llm将PDF转换为Markdown格式的文本:
import pymupdf4llm
md_text = pymupdf4llm.to_markdown("input.pdf")
print(md_text)
3、保存Markdown文件
将提取的Markdown文本保存为文件:
import pathlib
output_file = pathlib.Path("output.md")
output_file.write_bytes(md_text.encode())
4、提取PDF表格内容
PymuPDF4llm可以提取PDF中的表格,并将其转换为结构化数据。您可以指定输出格式,如CSV、JSON或自定义格式:
md_text_tables = pymupdf4llm.to_markdown(doc="input_tables.pdf"
)
print(md_text_tables)
5、提取图像
PymuPDF4llm还可以从PDF中提取图像,并指定所需的图像格式,例如PNG、JPG或GIF:
md_text_images = pymupdf4llm.to_markdown(doc="input_images.pdf",pages=[0, 2],page_chunks=True,write_images=True,image_path="images",image_format="png",dpi=300
)
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