今天就跟大家系统分享几种Python提取 PDF 图片的方法。其实没有非常完美的方法，每种方法提取效率都不是百分之百，因此可以考虑用多种方法进行互补，主要将涉及：

基于

fitz 库和正则搜索提取图片

基于

pdf2image 库的两种方法提取图片

基于 fitz 库和正则搜索

fitz 是 pymupdf 的子模块，需要先用命令行安装 pymupdf：

pip install pymupdf

但注意导入时使用 import fitz 导入模块!

下面的代码就利用 fitz 库提取图片需要通过正则匹配图片元素，将模板元素转化为像素后再以图片形式写出

import fitz

import re

import os

file_path = r'C:\xxx\xxx.pdf' # PDF 文件路径

dir_path = r'C:\xxx' # 存放图片的文件夹

def pdf2image1(path, pic_path):

checkIM = r"/Subtype(?= */Image)"

pdf = fitz.open(path)

lenXREF = pdf._getXrefLength()

count = 1

for i in range(1, lenXREF):

text = pdf._getXrefString(i)

isImage = re.search(checkIM, text)

if not isImage:

continue

pix = fitz.Pixmap(pdf, i)

new_name = f"img_{count}.png"

pix.writePNG(os.path.join(pic_path, new_name))

count += 1

pix = None

pdf2image1(file_path, dir_path)

运行提取示例文件后结果如下：

可以看到，有一些很小的色块也被提取成图片，那么怎么过滤掉它们呢？

有一个简单的方法是通过大小过滤，pix 像素在 fitz 库中存在一个重要的方法 pix.size 可以反映像素多少，简单的色素块该值较低，可以通过设置一个阈值过滤。以阈值 10000 为例过滤：

import fitz

import re

import os

file_path = r'C:\xxx\xxx.pdf' # PDF 文件路径

dir_path = r'C:\xxx' # 存放图片的文件夹

def pdf2image1(path, pic_path):

checkIM = r"/Subtype(?= */Image)"

pdf = fitz.open(path)

lenXREF = pdf._getXrefLength()

count = 1

for i in range(1, lenXREF):

text = pdf._getXrefString(i)

isImage = re.search(checkIM, text)

if not isImage:

continue

pix = fitz.Pixmap(pdf, i)

if pix.size

continue # 不符合阈值则跳过至下

new_name = f"img_{count}.png"

pix.writePNG(os.path.join(pic_path, new_name))

count += 1

pix = None

pdf2image1(file_path, dir_path)

可以看到，全部图片都被正常提取！

基于 pdf2image 库的两种方法

一看名字就知道这个库的用处了，官方文档为https://www.cnpython.com/pypi/pdf2image

可以简单通过 pip install pdf2image 安装，但poppler才是真正起做用的转换器，因此需要额外安装和配置：

“

windows用户必须安装

poppler for Windows，然后将bin/文件夹添加到PATH

Mac用户必须安装

poppler for Mac

”

具体发挥作用的代码官方文档也给出了详细的说明：

那么我们就分别尝试这两种方法：

from pdf2image import convert_from_path,convert_from_bytes

import tempfile

from pdf2image.exceptions import PDFInfoNotInstalledError, PDFPageCountError, PDFSyntaxError

import os

file_path = r'C:\xxx\xxx.pdf' # PDF 文件路径

dir_path = r'C:\xxx' # 存放图片的文件夹

def pdf2image2(file_path, dir_path):

images = convert_from_path(file_path, dpi=200)

for image in images:

if not os.path.exists(dir_path):

os.makedirs(dir_path)

image.save(file_path + f'\img_{images.index(image)}.png', 'PNG')

pdf2image2(file_path, dir_path)

可以成功提取图片。再试试第二种方法：

from pdf2image import convert_from_path,convert_from_bytes

import tempfile

from pdf2image.exceptions import PDFInfoNotInstalledError, PDFPageCountError, PDFSyntaxError

import os

file_path = r'C:\xxx\xxx.pdf' # PDF 文件路径

dir_path = r'C:\xxx' # 存放图片的文件夹

def pdf2image3(file_path, dir_path):

images = convert_from_bytes(open(file_path, 'rb').read())

for image in images:

if not os.path.exists(dir_path):

os.makedirs(dir_path)

image.save(file_path + f'\img_{images.index(image)}.png', 'PNG')

pdf2image3(file_path, dir_path)

可以看到结果和之前一致，PDF中全部图片都被提取出来！

再补充一下。核心方法covert_from_bytes包含大量参数，可以自行修改。几个常用参数总结如下：

参数

意义

pdf_path

PDF 文档路径

dpi

图像质量(如果是学术期刊杂志常见 300dpi)

output_folder

将生成的图像写入文件夹(而不是直接写入内存)

first_page

起始转换页数

last_page

转换至哪一页

fmt

图像格式，可以指定为 png，默认为 ppm

thread_count

允许参与转换的线程数

userpw

PDF 的密码

output_file

输出文件名

poppler_path

指定 poppler 的安装路径，一开始配置好就无需指定

值得一提的是thread_count 参数，可以启动多线程会大大加快转换速度，尤其是 PDF 页面较多时。有兴趣的读者可以做尝试。