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微信网站怎么做的,企业怎么建设网站,广东 网站建设 公司排名,长沙公共资源交易电子服务平台文章目录0 引言1 解决思路及流程1.1 思路1.2 代码实现2 完整代码与效果3 总结0 引言 没错,这是连续剧。女友对上一篇【fitzOpenCV】去除PDF图片中的水印得到的去水印效果很满意,于是问我可不可以再帮她处理一下另一个PDF文件,我二话不说答应…

文章目录

    • 0 引言
    • 1 解决思路及流程
      • 1.1 思路
      • 1.2 代码实现
    • 2 完整代码与效果
    • 3 总结

0 引言

没错,这是连续剧。女友对上一篇【fitz+OpenCV】去除PDF图片中的水印得到的去水印效果很满意,于是问我可不可以再帮她处理一下另一个PDF文件,我二话不说答应了下来。原PDF文件是一本教材的电子版,每页都是一张图片,和上一篇文章中PDF的类型相同,不过本文中需要解决的问题是,原图中文字颜色太浅,看着费眼睛,如下图所示,需要将文字颜色加深。

image-20250710203703384

1 解决思路及流程

1.1 思路

在大致分析了PDF组成后(其中红色的为笔记标注,和页面图片单独存在),这个问题的解决思路也相当明晰了,便是将每页的图片单独提取出来,对图片进行文字加深处理,这里可以通过增加图片对比度实现(对比度就是画面中明暗部分的亮度比,对比度越高,则图像中明暗部分的差异就越大。根据这一原理,将对比度增大后,原本颜色较深的文字部分将会更深,反之,颜色较浅的背景将会更亮)。

1.2 代码实现

在代码方面中,我们依然采用fitzpip install PyMuPDF)作为PDF处理库,图片的处理则是基于图像库PILpip install pillow)。

首先我们打开待处理的PDF文件,对每页进行遍历,提取每页的图片,为了防止个别页面存在多张图片,又嵌套了个for循环以遍历页内图片。

doc = fitz.open(input_pdf)  # 打开原PDF
for page_num in range(len(doc)):# 获取页面图片page = doc.load_page(page_num)page_imgs = page.get_images()for page_img in page_imgs:xref = page_img[0]img_info = doc.extract_image(xref)img = Image.open(io.BytesIO(img_info["image"]))  # 转换为 PIL Image,方便处理

接下来处理每张图片,factor为对比度值,取1函数返回原图像,如果要增加图像对比度,该参数应大于1.0,本文示例中取3.0。

# 增强图片
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)  # 增强对比度(使文字更清晰)
enhanced_img = enhancer.enhance(factor=contrast)

用增强后的图片替换原图片,这一步仅仅改变了背景图片的信息,不影响前景的笔记标注。其中quality参数用于控制图像的质量,决定图像的体量与清晰度,progressive用于控制是否生成渐进式JPEG,实测该保存方式得到的图片体积更小,dpi参数用于控制图片两个方向的dpi。

# 替换原图片
bio = io.BytesIO()
enhanced_img.save(bio, format=img_info["ext"], quality=50, progressive=True, dpi=(300, 300))
page.replace_image(xref, stream=bio)

最后一步,在所有页面处理完成后,保存输出处理后的PDF。

# 保存PDF
doc.save(output_pdf)
doc.close()

2 完整代码与效果

完整代码如下:

import io
import fitz  # PyMuPDF
from PIL import Image, ImageEnhancedef process_pdf(input_pdf, output_pdf, contrast):doc = fitz.open(input_pdf)  # 打开原PDFfor page_num in range(len(doc)):# 获取页面图片page = doc.load_page(page_num)page_imgs = page.get_images()for page_img in page_imgs:xref = page_img[0]img_info = doc.extract_image(xref)img = Image.open(io.BytesIO(img_info["image"]))  # 转换为 PIL Image,方便处理# 增强图片enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)  # 增强对比度(使文字更清晰)enhanced_img = enhancer.enhance(factor=contrast)# 替换原图片bio = io.BytesIO()enhanced_img.save(bio, format=img_info["ext"], quality=50, progressive=True, dpi=(300, 300))page.replace_image(xref, stream=bio)# 保存PDFdoc.save(output_pdf)doc.close()print(f"PDF处理完成!输出文件: {output_pdf}")if __name__ == "__main__":input_pdf = 'example.pdf'output_pdf = 'output.pdf'process_pdf(input_pdf, output_pdf, contrast=3.0)

处理效果如下图所示:

image-20250710212242933

效果还是不错的。

3 总结

该方法和上一篇文章中的方法存在一个共性问题,便是生成的PDF文件体量太大,比原本文件的大了近3~4倍,该问题打算后面有时间研究一下。

http://www.dtcms.com/a/432424.html

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