如何使用Python 3.7 pdf2image库解决MemoryError?

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我正在使用 Python PDF2Image 库运行简单的 PDF 到图像转换。我当然可以理解这个库正在跨越最大内存阈值以达到此错误。但是,PDF 为 6.6 MB(大约),那为什么会占用 GB 内存来引发内存错误呢?

Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:06:47) [MSC v.1914 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from pdf2image import convert_from_path
>>> pages = convert_from_path(r'C:\Users\aakashba598\Documents\pwc-annual-report-2017-2018.pdf', 200)
Exception in thread Thread-3:
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\aakashba598\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\threading.py", line 917, in _bootstrap_inner
    self.run()
  File "C:\Users\aakashba598\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\threading.py", line 865, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "C:\Users\aakashba598\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\subprocess.py", line 1215, in _readerthread
    buffer.append(fh.read())
MemoryError

另外,可能的解决方案是什么?

更新:当我从 convert_from_path 函数中减少 dpi 参数时,它就像一个魅力。但生成的图片质量很低(出于显而易见的原因)。有没有办法来解决这个问题?就像每次批量创建图像并清除内存一样。如果有办法的话,该怎么做呢?

python python-3.x out-of-memory data-conversion
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一次将 PDF 转换为 10 页块(1-10、11-20...等等)

from pdf2image import pdfinfo_from_path, convert_from_path
info = pdfinfo_from_path(pdf_file, userpw=None, poppler_path=None)

maxPages = info["Pages"]
for page in range(1, maxPages+1, 10) : 
    convert_from_path(pdf_file, dpi=200, first_page=page, last_page = min(page+10-1,maxPages))

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我有点晚了,但问题确实与进入内存的 136 页有关。你可以做三件事。

  1. 指定转换后图像的格式。

默认情况下,pdf2image 使用 PPM 作为其图像格式,速度更快,但也占用更多内存(每个图像超过 30MB!)。您可以做的就是使用更内存友好的格式(例如 jpeg 或 png)来解决此问题。

convert_from_path('C:\path\to\your\pdf', fmt='jpeg')

这可能会解决问题,但这主要是因为压缩,并且在某些时候(例如+500页的PDF)问题会再次出现。

  1. 使用输出目录

这是我推荐的,因为它允许您处理任何 PDF。自述文件页面上的示例很好地解释了这一点:

import tempfile

with tempfile.TemporaryDirectory() as path:
    images_from_path = convert_from_path('C:\path\to\your\pdf', output_folder=path)

这会将图像临时写入您的计算机存储,因此您不必手动删除它。确保在退出

with
上下文之前完成所需的任何处理!

  1. 分块处理 PDF 文件

pdf2image
 允许您定义要处理的第一个页面和最后一个页面。这意味着在您的情况下,对于 136 页的 PDF,您可以执行以下操作:

for i in range(0, 136 // 10 + 1):
    convert_from_path('C:\path\to\your\pdf', first_page=i*10, last_page=(i+1)*10)

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接受的答案有一个小问题。

maxPages = pdf2image._page_count(pdf_file)

无法再使用,因为

_page_count
已被弃用。我找到了同样的工作解决方案。

from PyPDF2 import PdfFileWriter, PdfFileReader    
inputpdf = PdfFileReader(open(pdf, "rb"))
maxPages = inputpdf.numPages
for page in range(1, maxPages, 100):
    pil_images = pdf2image.convert_from_path(pdf, dpi=200, first_page=page,
                                                     last_page=min(page + 100 - 1, maxPages), fmt= 'jpg',
                                                     thread_count=1, userpw=None,
                                                     use_cropbox=False, strict=False)

这样,无论文件有多大,它都会一次处理 100 个文件,并且内存使用量始终是最小的。


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相对较大的 PDF 会耗尽您所有的内存并导致进程被终止(除非您使用输出文件夹) https://github.com/Belval/pdf2image我想会帮助你理解。

解决方案:将pdf分成小部分并将其转换为图像。图像可以合并...

 from PyPDF2 import PdfFileWriter, PdfFileReader

 inputpdf = PdfFileReader(open("document.pdf", "rb"))

 for i in range(inputpdf.numPages):
     output = PdfFileWriter()
     output.addPage(inputpdf.getPage(i))
     with open("document-page%s.pdf" % i, "wb") as outputStream:
         output.write(outputStream)

用python将多页pdf文件分割成多个pdf文件?

 import numpy as np
 import PIL

 list_im = ['Test1.jpg', 'Test2.jpg', 'Test3.jpg']
 imgs    = [ PIL.Image.open(i) for i in list_im ]
 # pick the image which is the smallest, and resize the others to match it (can be   arbitrary image shape here)
 min_shape = sorted( [(np.sum(i.size), i.size ) for i in imgs])[0][1]
 imgs_comb = np.hstack( (np.asarray( i.resize(min_shape) ) for i in imgs ) )

 # save that beautiful picture
 imgs_comb = PIL.Image.fromarray( imgs_comb)
 imgs_comb.save( 'Trifecta.jpg' )    

 # for a vertical stacking it is simple: use vstack
 imgs_comb = np.vstack( (np.asarray( i.resize(min_shape) ) for i in imgs ) )
 imgs_comb = PIL.Image.fromarray( imgs_comb)
 imgs_comb.save( 'Trifecta_vertical.jpg' )

参考:用Python水平组合多张图片


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最终,结合这些技术,我最终编写了如下代码,目标是将 pdf 转换为 pptx,同时避免内存溢出和良好的速度:

import os, sys, tempfile, pprint
from PIL import Image
from pdf2image import pdfinfo_from_path,convert_from_path
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches
from io import BytesIO

pdf_file = sys.argv[1]
print("Converting file: " + pdf_file)

# Prep presentation
prs = Presentation()
blank_slide_layout = prs.slide_layouts[6]

# Create working folder
base_name = pdf_file.split(".pdf")[0]

# Convert PDF to list of images
print("Starting conversion...")
print()
path: str = "C:/ppttemp"  #temp dir (use cron to delete files older than 1h hourly)
slideimgs = []
info = pdfinfo_from_path(pdf_file, userpw=None, poppler_path='C:/Program Files/poppler-0.90.1/bin/')
maxPages = info["Pages"]
for page in range(1, maxPages+1, 5) : 
   slideimgs.extend( convert_from_path(pdf_file, dpi=250, output_folder=path, first_page=page, last_page = min(page+5-1,maxPages), fmt='jpeg', thread_count=4, poppler_path='C:/Program Files/poppler-0.90.1/bin/', use_pdftocairo=True)   )

print("...complete.")
print()

# Loop over slides
for i, slideimg in enumerate(slideimgs):
    if i % 5 == 0:
        print("Saving slide: " + str(i))

    imagefile = BytesIO()
    slideimg.save(imagefile, format='jpeg')
    imagedata = imagefile.getvalue()
    imagefile.seek(0)
    width, height = slideimg.size

    # Set slide dimensions
    prs.slide_height = height * 9525
    prs.slide_width = width * 9525

    # Add slide
    slide = prs.slides.add_slide(blank_slide_layout)
    pic = slide.shapes.add_picture(imagefile, 0, 0, width=width * 9525, height=height * 9525)
    

# Save Powerpoint
print("Saving file: " + base_name + ".pptx")
prs.save(base_name + '.pptx')
print("Conversion complete. :)")
print()

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此代码将 PDF 转换为块,然后将图像添加到数组中:

from pdf2image import pdfinfo_from_path, convert_from_path

PDF = "/path/to/pdf.pdf"
CHUNK_SIZE = 20 # depends on your RAM
MAX_PAGES = pdfinfo_from_path(PDF)["Pages"]

images = []
for page in range(1, MAX_PAGES, CHUNK_SIZE):
    images += convert_from_path(PDF, first_page=page, last_page=page + CHUNK_SIZE - 1)
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