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Python for NLP：如何从PDF文件中提取并分析图片描述文本？

2023-09-30 23:26

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: www.sxzhongrui.com(filename=img_file) except Exception as e: print(e)

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图片文本识别
接下来，我们使用Pytesseract库对保存下来的图片进行OCR，将图片中的文本提取出来。

import pytesseract

image_text = []
for img_file in image_files:
 text = pytesseract.image_to_string(www.sxzhongrui.com(img_file))
 image_text.append(text)

print(image_text)

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文本分析和处理
最后，我们可以对图片描述文本进行进一步的分析和处理。例如，我们可以计算每个图片描述文本的词频，以获取常见的单词和短语。以下是一个示例代码，用于计算每个图片描述文本中出现频率最高的5个单词：

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)

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结论
在本文中，我们介绍了如何使用Python中的PDF库和OCR库，从PDF文件中提取并分析图片描述文本。我们通过具体代码示例演示了每一步的实现过程。希望本文能够帮助您更好地了解和应用Python在NLP中的实际应用。

参考文献：