百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

#005 Python实现批量 Word to PNG图片

ztj100 2024-11-27 23:33 11 浏览 0 评论

有个网友在WordtoPDF的文章中留言说有没有WORDTOPNG。

有需求,必须安排,业务场景做出来再聊聊。

一、思路

第一种:用WORD TO PDF的库(win32com.client)来实现

查资料发现这个库的SaveAs方法里面的WdSaveFormat 没有图片格式。

参考微软的官方说明:

https://learn.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/word.wdsaveformat

这个方法应该是行不通了。


第二种:百度出来Aspose这家商业的py库可以

立刻安排:Demo都跑成功了,结果图片上有这家的水印。

裤子都脱了,给我安排这个,就这?


第三种:曲线救国

STEP1:DOC先转PDF

SETP2:PDF转PNG

看起来可行


二、实现和讲解

先贴代码,再来讲解注意事项:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
    @Author  : Nick
    @Time    : 2023/9/7
    @Comment : #005 doc to pdf to png
"""

from datetime import datetime
from pathlib import Path
import fitz  #pip install PyMuPDF
import cv2 # pip3 install opencv-python -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
import numpy as np
import os
from shutil import copyfile
import win32com.client #pip install pywin32


def is_blank(line):
    """
    判断本行是否空白行
    """
    for pixel in line:
        if not all(n == 255 for n in pixel):
            return False
    return True

def get_blank_block(img, begin_row, end_row, need_height):
    """
    获取高度大于等于输入值的整块空白区域
    """
    if (img is None) or (begin_row < 0) or (end_row < begin_row) or (need_height <= 0):
        return False, 0, 0
    if (end_row - begin_row) < need_height:
        return False, 0, 0
    start_row = -1
    found = False
    found_height = 0
    for row in range(begin_row, end_row):
        line = img[row, :]
        if not is_blank(line):
            # 非空白,则判断高度是否符合
            if found_height >= need_height:
                break
            start_row = -1
            found_height = 0
            continue
        # 是空白行
        if start_row < 0:
            start_row = row
        found_height += 1
    if found_height >= need_height:
        found = True
    return found, start_row, found_height

def shrink_img(img, blank_height=50, reserve_height=20):
    """
    将图片中过长的空白背景截取删除:对于图片中整行都是白色,且超过一定高度的,仅保留指定高度区域,其余删除。
    """
    # 读取原始图片宽高
    height, width = img.shape[:2]
    found = True
    img_stack = None
    begin_row = 0
    while found:
        found, begin_blank_row, found_height = get_blank_block(img, begin_row, height, blank_height)
        if found:
            # 找到空白区域,将搜索起始行到空白起始行之间的图像加入stack,跳过空白区域,继续搜索
            img2 = img[begin_row: begin_blank_row + reserve_height, :]
            begin_row = begin_blank_row + found_height
        else:
            # 没找到空白区域,将搜索起始行到结束行的图像加入stack
            img2 = img[begin_row:height, :]
        if img_stack is None:
            img_stack = np.vstack((img2,))
        else:
            img_stack = np.vstack((img_stack, img2))
    if img_stack is None:
        img_stack = img
    return img_stack

def pdf_2_png(pdf_name,png_name=None):
    print(pdf_name)
    pdf_path = Path(pdf_name).parent
    doc = fitz.open(pdf_name)
    img_stack = None
    temp = 0
    # 每页pdf生产一个临时图片
    for pg in range(doc.page_count):
        page = doc[pg]
        temp += 1
        rotate = int(0)
        # 每个尺寸的缩放系数为2,这将为我们生成分辨率提高四倍的图像。
        zoom_x = 2.0
        zoom_y = 2.0
        trans = fitz.Matrix(zoom_x, zoom_y).prerotate(rotate)
        pixmap = page.get_pixmap(matrix=trans, alpha=False)
        # 生成临时png文件路径
        pic_name = str(pdf_path.joinpath('_temp_{}.png'.format(temp)).absolute())
        pixmap.save(pic_name)
        # pm_img = cv2.imread(pic_name) # 此方式不支持中文目录,改用下方方法
        pm_img = cv2.imdecode(np.fromfile(pic_name, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR + cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION)
    
        pm_img = cv2.resize(pm_img, (1191, 1684))
        # 删除临时图片文件
        Path(pic_name).unlink(True)
        # 拼长图
        if img_stack is None:
            img_stack = np.vstack((pm_img,))
        else:
            img_stack = np.vstack((img_stack, pm_img))
    # 删除长图中的空白区域
    thin_img = shrink_img(img_stack, 100, 20)

    output_file = png_name if png_name is not None else str(pdf_path.joinpath(Path(pdf_name).stem + ".png").absolute())
    # cv2.imwrite(str(tmp_img_name.absolute()), thin_img) # 不支持中文目录
    # 采用下述方法保存到带中文的目录
    cv2.imencode('.png', thin_img)[1].tofile(output_file)

def shrink_file(img_file,target_file):
    pm_img = cv2.imread(img_file)
    im = shrink_img(pm_img, 120, 20)
    cv2.imwrite(target_file, im)


# Word文件转换为PDF
def doc_to_pdf(word_path, pdf_path):
    try:
        # 创建Word应用程序对象
        word_app = win32com.client.Dispatch('Word.Application')
        # 打开Word文档
        doc = word_app.Documents.Open(word_path)
        # 保存为PDF
        doc.SaveAs(pdf_path, FileFormat=17)
        # 关闭文档和应用程序
        doc.Close()
        word_app.Quit()
        print(f'成功转换:{word_path} -> {pdf_path}')
        return True
    except Exception as e:
        print(f'转换失败:{word_path},错误信息:{str(e)}')
        return False

# 批量转换Word文件夹下的所有文档
def batch_doc_to_pdf_to_png(word_folder, pdf_folder):
    # 检查PDF保存目录是否存在,若不存在则创建
    if not os.path.exists(pdf_folder):
        os.makedirs(pdf_folder)

    # 遍历Word文件夹下的所有文件
    for filename in os.listdir(word_folder):
        if filename.endswith('.doc') or filename.endswith('.docx'):
            
            word_path = os.path.join(word_folder, filename)
            pdf_path = os.path.join(pdf_folder, f'{os.path.splitext(filename)[0]}.pdf')
            print("STEP1:正在处理DOC_TO_PDF:")
            print("DOC:" + word_path)
            print("PDF:" + pdf_path)
            doc_to_pdf(word_path, pdf_path)
            print("STEP2:正在处理PDF_TO_PNG:")
            pdf_2_png(pdf_path)
            print("PDF:" + pdf_path + "转PNG完成")

if __name__ == '__main__':
# 调用批量转换函数进行转换
    folder_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) #py所在的文件夹

    batch_doc_to_pdf_to_png(folder_path, folder_path)

注意事项:

1.要按照代码上的备注安装好依赖库。不常用的,我都写了备注。

2.把这个代发贴到py文件以后,把文件和WORD文档放在一个目录下,双击执行就可以。

3.注意:PDF合并成一张长图的时候,需要的时间较长,需要耐性等待一会。


三、执行效果

执行过程:

效果:

部分功能参考了网友的代码:

https://blog.csdn.net/trivialboy/article/details/130380086

相关推荐

Whoosh,纯python编写轻量级搜索工具

引言在许多应用程序中,搜索功能是至关重要的。Whoosh是一个纯Python编写的轻量级搜索引擎库,可以帮助我们快速构建搜索功能。无论是在网站、博客还是本地应用程序中,Whoosh都能提供高效的全文搜...

如何用Python实现二分搜索算法(python二分法查找代码)

如何用Python实现二分搜索算法二分搜索(BinarySearch)是一种高效的查找算法,适用于在有序数组中快速定位目标值。其核心思想是通过不断缩小搜索范围,每次将问题规模减半,时间复杂度为(O...

路径扫描 -- dirsearch(路径查找器怎么使用)

外表干净是尊重别人,内心干净是尊重自己,干净,在今天这个时代,应该是一种极高的赞美和珍贵。。。----网易云热评一、软件介绍Dirsearch是一种命令行工具,可以强制获取web服务器中的目录和文件...

78行Python代码帮你复现微信撤回消息!

来源:悟空智能科技本文约700字,建议阅读5分钟。本文基于python的微信开源库itchat,教你如何收集私聊撤回的信息。...

从零开始学习 Python!2《进阶知识》 Python进阶之路

欢迎来到Python学习的进阶篇章!如果你说已经掌握了基础语法,那么这篇就是你开启高手之路的大门。我们将一起探讨面向对象编程...

白帽黑客如何通过dirsearch脚本工具扫描和收集网站敏感文件

一、背景介绍...

Python之txt数据预定替换word预定义定位标记生成word报告(四)

续接Python之txt数据预定替换word预定义定位标记生成word报告(一)https://mp.toutiao.com/profile_v4/graphic/preview?pgc_id=748...

假期苦短,我用Python!这有个自动回复拜年信息的小程序

...

Python——字符串和正则表达式中的反斜杠(&#39;\&#39;)问题详解

在本篇文章里小编给大家整理的是关于Python字符串和正则表达式中的反斜杠('\')问题以及相关知识点,有需要的朋友们可以学习下。在Python普通字符串中在Python中,我们用'\'来转义某些普通...

Python re模块:正则表达式综合指南

Python...

Python中re模块详解(rem python)

在《...

python之re模块(python re模块sub)

re模块一.re模块的介绍1.什么是正则表达式"定义:正则表达式是一种对字符和特殊字符操作的一种逻辑公式,从特定的字符中,用正则表达字符来过滤的逻辑。(也是一种文本模式;)2、正则表达式可以帮助我们...

MySQL、PostgreSQL、SQL Server 数据库导入导出实操全解

在数字化时代,数据是关键资产,数据库的导入导出操作则是连接数据与应用场景的桥梁。以下是常见数据库导入导出的实用方法及代码,包含更多细节和特殊情况处理,助你应对各种实际场景。一、MySQL数据库...

Zabbix监控系统系列之六:监控 mysql

zabbix监控mysql1、监控规划在创建监控项之前要尽量考虑清楚要监控什么,怎么监控,监控数据如何存储,监控数据如何展现,如何处理报警等。要进行监控的系统规划需要对Zabbix很了解,这里只是...

mysql系列之一文详解Navicat工具的使用(二)

本章内容是系列内容的第二部分,主要介绍Navicat工具的使用。若查看第一部分请见:...

取消回复欢迎 发表评论: