个人备案网站可以做淘宝客南京百度推广优化排名
文章目录
- 解析pdf数据
- ocr识别
- 分类方法
- 正则匹配
- 词频统计
- 分类模型
- 分类完提示
解析pdf数据
试了几种方法
fitz-get_image后面方法不适用，用pixmap分辨率低
用pypdf2版本低方法用不了
用pdf2image还要下依赖工具
用spire.pdf的SaveAsImage分辨率低，ExtractImages可以但运行慢
先用spire.pdf的ExtractImages吧
from spire.pdf.common import ImageFormat
from spire.pdf import PdfDocument# 从PDF文档提取图片，PDF文档的路径，存放图片的文件夹路径
def extract_images_from_pdf(file_path, output_folder):# 创建PdfDocument类的实例doc = PdfDocument()# 加载PDF文档doc.LoadFromFile(file_path)# 创建list来存储提取的图片images = []# 遍历文档的页面for i in range(doc.Pages.Count):# 获取当前页page = doc.Pages.get_Item(i)# 从页面提取图片并存储到listfor img in page.ExtractImages():# print(img)images.append(img)# 将图片保存到指定文件夹for i, image in enumerate(images):image.Save(f"{output_folder}Image-{i+1}.jpg", ImageFormat.get_Jpeg())doc.Close()# 调用函数实现从PDF提取图片
file_path = "副本.pdf"
output_folder = "tup/"
extract_images_from_pdf(file_path, output_folder)ocr识别
试验几种方法paddleocr umiocr cnocr 微信截图等
识别效果都差不多 最先进的也就这样了，就用cnocr 运行效率高 其他更慢
调了调一些参数，发现不调还好一些
cnocr也和opencv一样不支持中文路径，直接用PIL读取传对象给cnocr就可以
from cnocr import CnOcr # 识别
from PIL import Image
def ocr_cn(path): # 输入图片pathimg=Image.open(path)# print(img)r = ocr.ocr(img)t = [] # 文本for each in r:# print(each['text'])t.append(each['text'])# print(t)return t
分类方法
分类方法有基于规则、基于词频统计、nlp算法-朴素贝叶斯 textcnn什么的
一般数据量小就规则，一般数据量大也先用规则看看 一些能看到的共性可以直接提出来，剩下的再用AI学习
正则匹配
.所有 \d数字 \D非数字 \s空格 \S非空格 \w字母数字汉字下划线 \W非\w
*匹配0-无限次，+匹配1-无限次，?匹配0-1次，{n}匹配n次，{m,n}匹配m-n次
(19|20) [1-9]
[^\d] [^https://] 取非
'^www.*com$' www开头com结尾
'[a-zA-Z0-9_]{4,20}@(163|126|qq|sina|yahoo)\.com' 邮件
'\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7,8}' 电话号
re.match("<[a-zA-Z]+>(.*)</[a-zA-Z]+>", "<html>zzz</div>").group(1) 提取html内容
re.sub(r'[0-9]', '*', s) # 把数字替换为*
re.sub(r'[0-9]+', "*", s) # 多个数字替换为1个*
re.sub(r'[^0-9]+', "*", s)# 匹配非数字提取年月
a,b,c='2023-1-12', '2024.2.23','24年1月'
d="(\d{2})[- /.]([1-9]|1[0-2])[- /.]" # 日期中间4种分隔 - / . 空格
line=re.search(d,b) # 匹配不到就是None，match是从第一个开始匹配
print(line) # <re.Match object; span=(2, 6), match='24.2'>
print(line.span()) # (2, 6)
print(line.group()) # 24.2.
print(line.group(1)) # 24 小括号是分组
print(line.group(2)) # 2 小括号是分组
print(re.findall(d,a)) # [('23','1')] 返回所有匹配结果，没匹配为空[]
print(re.split('[-年.]',line.group())) # ['24', '2']
词频统计
worddict = {}
for i in words:print(i)if i in worddict:worddict[i] += 1else:worddict[i] = 1
print(worddict)
highest_key = max(worddict, key=worddict.get) if worddict!={} else None
print(highest_key) # 输出: 分类
# 自定义分类
worddict = {'a':0,'b':0,'c':0}
if 'xxx' in worddict or 'xcc' in worddict:worddict['x'] += 1
highest_key = max(worddict, key=worddict.get) if max(worddict.values())!=0 else None
print(highest_key) # 输出: 分类
分类模型
分类完提示
用Tkinter或pyqt做窗口提示和交互
## 分类完提示
import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
root = tk.Tk()
root.withdraw()
messagebox.showinfo("提示", "程序运行完成！")
messagebox.showinfo("提示", "分类完成！"+'\n'+'分类成功 条'+'\n'+'分类失败 条')