近期在做爬虫时有时会遇到网站只提供pdf的情况,这样就不能使用scrapy直接抓取页面内容了,只能通过解析PDF的方式处理,目前的解决方案大致只有pyPDF和PDFMiner.因为据说PDFMiner更适合文本的解析,而我需要解析的正是文本,因此最后选择使用PDFMiner(这也就意味着我对pyPDF一无所知了). 首先说明的是解析PDF是非常蛋疼的事,即使是PDFMiner对于格式不工整的PDF解析效果也不怎么样,所以连PDFMiner的开发者都吐槽PDF is evil. 不过这些并不重要.

Magento PDF发票,支持中文,以及修改的办法.   如果让magento的PDF发票支持中文.Magento生成PDF发票.使用的是zend framework的zend_pdf类. 下面是一个简单的,使用zend framework生成pdf文件的用法.[code]<?php...// 创建一个新的PDF文档.$pdf1 = new Zend_Pdf(); // 加载一个现有的PDF文件.$pdf2 = Zend_Pdf::load($fileName); // 从字符串加载并生成PD

Python3.x:pytesseract识别率提高(样本训练) 1,下载并安装3.05版本的tesseract 地址:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 2,如果你的训练素材是很多张非tif格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数字都覆盖了训练出来的识别率比较好) 下载这个工具:VietOCR.NET-3.3.zip 地址:http://sourceforge.net/projects/viet

Python3.x:如何识别图片上的文字 安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎: 其中PIL可以用pillow来替代: 一.安装识别引擎tesseract-ocr 下载地址(解压安装):https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 这里需要注意这一段话:Currently, there is no offici

一.各库功能说明 pdfminer----用于读取pdf文件的内容,python3安装pdfminer3k jieba----用于中文分词 wordcloud----用于生成词云 matplotlib----用于将词云可视化 这几个库的顺序也对应程序的顺序: 生使用pdfminer读取pdf文件的内容,然后使用jieba对内容进行中文分词,再然后使用wordcloud基于分词生成词云,最后使用matplotlib将词云可视化 二.程序源码 from urllib.request import u

项目概况: 有一个PDF文件,里面的每页都是一张发票,把每页的发票单独存为一个PDF并用该发票的的发票号码进行文件的命名,发票号码需要OCR识别,即识别下图中红色方块的内容. 一:拆分PDF 现有一个PDF文件,里面有很多张发票图片,每张发票占一页 我们先把这整个PDF拆分为单独的PDF 使用PyPDF2这个包 代码如下,基本上每句都写了注释 from PyPDF2 import PdfFileWriter,PdfFileReader def test1(file_path,folder_pat

代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ pip install pdfminer3k pip install openpyxl pip install pandas pip install numpy """ import datetime import os import re import pandas as pd from pdfminer.converter import

opencv3.1  +  python3.4 第一回合(抄代码,可实现):人脸识别涉及一个级联表,目前能力还无法理解. 流程:1.读取图像---2.转换为灰度图---3.创建级联表---4.对灰度图使用级联表方法过滤---5.迭代得到的结果依次标记出来---6.保存图像 完整代码: import cv2 #读取图片 img = cv2.imread('5.jpg') #转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #特征级联表 face_

https://github.com/1049451037/pdfminer3k 使用pdfminer3k,如果是python2的话直接用pdfminer就行了. python setup.py install安装成功后,可以直接用命令行提取pdf中的文字. pdf2txt.py -o output.txt test.pdf 更详细的使用可以在docs里面看.

如何在C#,vb等.NET平台语言里实现快速准确从pdf文件读取,或者从Pdf指定页面读取条形码或QR二维码呢?答案是使用SharpBarcode! SharpBarcode是C#快速高效.准确的条形码,线性条码,QR二维码的读取和生成类库.接口调用简单,文档齐全. 初识SharpBarcode 您可以点击下面的链接了解更多信息: 1.SharpBarcode简介 2.一张图看懂SharpBarcode 从pdf读取条码 本博文主要介绍如何借助SharpBarcode实现从pdf读取条形码或QR

[本文出自天外归云的博客园] Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署 1. 安装Anaconda. 2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64-bit) > Anaconda Prompt > 执行命令: conda create -n tensorflow python=3.5 至此创建了一个名字叫做tensorflow的虚拟环境,并指定了这个虚拟环境的python为3.5版本. 3. 激活虚拟环境,执行命令: activate ten

# 图片验证码识别 环境安装# sudo apt-get install -y tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev# pip install tesserocr pillowimport tesserocrfrom PIL import Image image = Image.open('code2.jpg')result = tesserocr.image_to_text(image)print(result) import tess

pdf 是个异常坑爹的东西,有很多处理 pdf 的库,但是没有完美的. 一.pdfminer3k pdfminer3k 是 pdfminer 的 python3 版本,主要用于读取 pdf 中的文本. 网上有很多 pdfminer3k 的代码示例,看过以后,只想吐槽一下,太复杂了,有违 python 的简洁. from pdfminer.pdfparser import PDFParser, PDFDocument from pdfminer.pdfinterp import PDFResour

对于一些大的集团公司来说,分散式财务管理模式管理效率不高,管理成本相对较高,同时也制约了集团企业发展战略的实施,因而需要建设财务共享中心.一个企业想建造财务共享中心,面临的难题是大量的数据采集和信息处理工作,需要投入大量的人力物力,这中间最大的一个压力是原始票据的采集和信息录入工作. 对于专业的财务公司来说,更是这样,繁重的票据录入和管理工作,既耗费人力,又耗费时间. 针对企业财务部门繁重的原始票据信息采集和管理工作,译图智讯推出了发票自动识别解决方案,通过利用发票OCR扫描识别技术,批量采集增

一.说明 1.1 背景说明 上周在“Python3使用百度人脸识别接口识别高颜值妹子图片”中自己说到在成功判断颜值后,下截图片并不是什么难点. 直观感觉上确实如此,你判断的这个url适不适合下载,适合我就去下不适合就不去下,这算什么难点呢. 但事实经常没有想象的那么简单,所以决定去验证一下.结果再次证实自己想简单了,程序的编写和调试花了一周的业余时间,好在总算完成了. 1.2 程序编写过程说明 我以花瓣网http://huaban.com/favorite/beauty/入手,首先确定从beau

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

我们接触到的很多文档资料都是以pdf格式存在的,比如:论文,技术文档,标准文件,书籍等.pdf格式使得用机器从中提取信息格外困难. 为了解决这个问题,我找到了几种解决方案,最后选择了python上的pdfplumber库,安装和使用都相对比较方便,效果也还不错,所以下面介绍这个库的安装与使用. 安装我的电脑配置环境: Win10+python3.6 和许多库一样,其基本安装只需要pip就可以了. pip install pdfplumber 不过本库还提供了图形Debug功能,可以获得PDF页面

Python3读取pdf文档,输出内容(txt) from urllib.request import urlopen from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager,process_pdf from pdfminer.converter import TextConverter from pdfminer.layout import LAParams from io import StringIO from io import open im

小爬最近接到一个棘手任务:需要提取手机话费电子发票PDF文件中的数据.接到这个任务的第一时间,小爬决定搜集各个地区各个时间段的电子发票文件,看看其中的差异点.粗略统计下来,PDF文件的表格框架是统一的,但是数据部分则有较大差异: . 小爬首先想到的是借助工具提取发票的文本内容,然后用re正则表达式进行规则化的匹配数据,找到每个字都信息;这其中大部分的python-pdf解析库都能胜任. 可关键的问题是,提取出来的文本差异性非常大,比如说:各段文字出现的顺序并不是按照PDF中的文字的Z序排列.举个

最近在处理一个pdf文件,是一个地图文件,上面带各种文字的标注,地图比较大,而且文字信息比较多而且分散.因为字体的问题,在我的windows电脑上虽然可以正常显示,但是复制出来的文字都是方块,而且对应的文字也不能搜索. 如果不能搜索,也不能复制文字,那么后续的处理会非常棘手.通过不懈的google和尝试,发现了用Adobe Pdf虚拟打印机(别的虚拟打印机应该也可以,未尝试)打印成pdf可以解决这个问题,记录下来,以备有同样问题的朋友参考. 可能原因是原来的某些字体不能正确识别和嵌入,虽然可以用

最近公司更换了linux系统的版本,从Ubuntu改为了oracle linux,相关的Python环境也要重新配置,记录一下基本配置的过程. 相关环境 系统:oracle linux7.3 系统自带的python:2.7.5 安装python3.6.3 python的多个版本是可以共存的,没必要删除原来的python2,系统预装的一些工具比如yum是依赖python2的: 先安装相关的依赖环境,编译环境等 # 使用yum命令安装,对所有的提问都回答yes sudo yum -y install