【再也不怕pdf转换了】使用Python实现PDF扫描件生成DOCX或EXCEL |
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【再也不怕pdf转换了】使用Python实现PDF扫描件生成DOCX或EXCEL
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1.问题描述
应项目需求需要获取PDF扫描文件的内容，但寻遍整个网络能达到这种功能的产品，都要会员充值。苦于囊中羞涩也只好编写功能代码来实现了。 如PDF中表格图片图-1效果生成图-2
整个步骤为：读取PDF文件->生成图片->ORC获取图片内容->写入Excel Created with Raphaël 2.2.0 开始 读取PDF 生成图片 ORC获取图片内容 写入Excel 结束 3.功能代码 3.1 pdf转为图片 import fitz # pdf转为图片 from aip import AipOcr # 图片文字识别 import time # 程序运行时间间隔以避免出错 import docx # 将识别结果保存为docx文件 from docx.oxml.ns import qn # 设置docx文件的字体 """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = 'xxxxxx' API_KEY = 'xxxxxxxx' SECRET_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) ''' 将PDF转化为图片 pdfPath pdf文件的路径 imgPath 图像要保存的路径 zoom_x x方向的缩放系数 zoom_y y方向的缩放系数 rotation_angle 旋转角度 zoom_x和zoom_y一般取相同值，值越大，图像分辨率越高 返回目标pdf的名称和页数，便于下一步操作 ''' def pdf_image(pdfPath, imgPath, zoom_x=10, zoom_y=10, rotation_angle=0): # 获取pdf文件名称 name = pdfPath.split("\\")[-1].split('.pdf')[0] # 打开PDF文件 pdf = fitz.open(pdfPath) # 获取pdf页数 num = pdf.pageCount # 逐页读取PDF for pg in range(0, num): page = pdf[pg] # 设置缩放和旋转系数 trans = fitz.Matrix(zoom_x, zoom_y).preRotate(rotation_angle) pm = page.getPixmap(matrix=trans, alpha=False) # 开始写图像 pm.writePNG(imgPath + name + "_" + str(pg) + ".png") pdf.close() return name, num ''' 将图片读取为docx文件 imgPath 图像所在路径 生成的docx也保存在图像所在路径中 name为pdf名称（不含后缀） num为pdf页数 name和num均可由上一个函数返回 ''' def ReadDetail_docx(imgPath, name, num): # 建立一个空doc文档 doc = docx.Document() # 设置全局字体 doc.styles["Normal"].font.name=u"宋体" doc.styles["Normal"]._element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), u'宋体') # 读取图片 for n in range(0,num): i = open(imgPath+name+"_"+str(n)+".png",'rb') time.sleep(0.1) img = i.read() message = client.basicAccurate(img) content = message.get('words_result') # 将内容写入doc文档 for i in range(len(content)): doc.add_paragraph(content[i].get('words')) # 保存doc文档 doc.save(imgPath + name + '.docx') def pdf_to_docx(pdfPath, imgPath, zoom_x=10, zoom_y=10, rotation_angle=0): print("正在将pdf文件转换为图片...") # 调用函数一将pdf转换为图片，并获得文件名和页数 name_, num_ = pdf_image(pdfPath, imgPath, zoom_x, zoom_y, rotation_angle) print("转换成功！") #print("正在读取图片内容...") # 调用函数二逐页读取图片并逐行保存在docx文件中 # ReadDetail_docx(imgPath, name_, num_) #print("名为 {}.pdf 的pdf文件共有{}页，已成功转换为docx文件！".format(name_, num_)) # pdf储存路径 pdf_path = "JRT 0197-2020金融数据安全 数据安全分级指南.pdf" # 图片和生成的docx文件的储存路径 img_path = r"G:\imges\\" # 调用函数 pdf_to_docx(pdf_path, img_path) 3.2 表格图片文字识别到excel import pandas as pd import numpy as np import re # 图片识别 from aip import AipOcr # 时间模块 import time # 网页获取 import requests # 操作系统接口模块 import os image_path = '' # 获取文件夹中所有图片 def get_image(): images = [] # 存储文件夹内所有文件的路径（包括子目录内的文件） for root, dirs, files in os.walk(image_path): path = [os.path.join(root, name) for name in files] images.extend(path) return images def Image_Excel(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY): # 调用百度AI接口 client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 循环遍历文件家中图片 images = get_image() for image in images: # 以二进制方式打开图片 img_open = open(image, 'rb') # 读取图片 img_read = img_open.read() # 调用表格识别模块识别图片 table = client.tableRecognitionAsync(img_read) # 获取请求ID request_id = table['result'][0]['request_id'] # 获取表格处理结果 result = client.getTableRecognitionResult(request_id) # 处理状态是“已完成”，获取下载地址 while result['result']['ret_msg'] != '已完成': time.sleep(2) # 暂停2秒再刷新 result = client.getTableRecognitionResult(request_id) download_url = result['result']['result_data'] print(download_url) # 获取表格数据 excel_data = requests.get(download_url) # 根据图片名字命名表格名称 xlsx_name = image.split(".")[0] + ".xlsx" # 新建excel文件 xlsx = open(xlsx_name, 'wb') # 将数据写入excel文件并保存 xlsx.write(excel_data.content) if __name__ == '__main__': image_path = r"G:\imgs\\" APP_ID = 'xxxxxxxx' API_KEY = 'xxxxxxx' SECRET_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' Image_Excel(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 4. 案例说明我这里是获取JRT 0197-2020金融数据安全 数据安全分级指南.pdf扫描文件，将内部表格数据写入到excel文件。 |
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