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【Java】利用Pdfbox提取PDF文档特定区域的文本与图像

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简介：
本教程讲解如何使用Java和PdfBox库来抽取PDF文件中的特定文本及图片信息，适用于需要处理或分析大量PDF文档的开发者。 Apache PDFBox是一个开源的Java库，用于开发和转换PDF文档。使用它可以创建、转换并操作PDF文件。其主要功能包括： - 提取文本：从PDF文件中提取Unicode文本。 - 分割与合并：将一个单独的PDF文件分割成多个部分，并将其合并为单一文件。 - 填充表单：在文档内填写表单数据。 - 打印：使用标准Java打印API来输出PDF内容。 此外，还可以把PDF保存为图像。

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  • 【Java】利用Pdfbox提取PDF文档特定区域的文本与图像
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    本教程讲解如何使用Java和PdfBox库来抽取PDF文件中的特定文本及图片信息，适用于需要处理或分析大量PDF文档的开发者。 Apache PDFBox是一个开源的Java库，用于开发和转换PDF文档。使用它可以创建、转换并操作PDF文件。其主要功能包括： - 提取文本：从PDF文件中提取Unicode文本。 - 分割与合并：将一个单独的PDF文件分割成多个部分，并将其合并为单一文件。 - 填充表单：在文档内填写表单数据。 - 打印：使用标准Java打印API来输出PDF内容。 此外，还可以把PDF保存为图像。
     
  • 使用 PDFBox 提取 PDF 文件中的图片
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    本教程详细介绍了如何利用PDFBox库从PDF文件中高效地提取嵌入的图片资源。适合开发者学习和应用。 PDFBox是一个开源的Java库，用于操作PDF文档。它支持创建新文档、读取现有文档并提取内容等功能。其主要特性包括：将PDF转换为文本段落件；从文本段落件生成PDF；对PDF进行加密或解密；向已有文档添加内容；从PDF生成图片；与Jakarta Lucene搜索引擎集成。此外，该库还实现了基本的图像提取和文档解密功能。
     
  • 选取图像中的特定区域
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    本项目专注于从复杂图像中精确定位并提取所需局部区域的技术研究与应用开发，旨在提升图像处理的精确性和效率。 MATLAB语言代码可以用来截取图片的某一指定部分。
     
  • 提取PDF文件中选定区域的内容
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    本工具能够帮助用户从PDF文档中精准选取特定区域的文字内容进行快速、高效的提取，大大提升工作效率。 使用Java程序，在多线程环境下提取PDF文件中矩形框圈定区域内的文本，并将其导出至文本段落件中。此操作需要使用pdfbox响应的jar包，并在Eclipse 2022.03版本及Java17环境下进行编译，确保代码能够顺利运行。
     
  • 利用OpenCVsharp在C#中提取文字区域
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    本教程介绍如何使用OpenCVsharp库在C#程序中实现图像处理技术以识别并提取图片中的文字区域。 从一张图片中圈出文字区域对OCR识别非常重要。通常的OCR工具直接进行字符识别而不预先处理图片，因此可能会受到图片质量的影响。我们这里只是简单地定位文字区域，并没有进一步优化图像。 请将test.png文件拷贝到bin\debug目录下。
     
  • 使用Python OpenCV提取图像区域
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    本教程介绍如何利用Python的OpenCV库精确提取和处理图像中的特定区域，适用于计算机视觉项目初学者。 这段代码通过将图片转换为HSV颜色空间来进行颜色提取。可以通过调整`lower_red`和`upper_red`的第一个参数来改变要提取的颜色。
     
  • 使用Java提取PDF文档的数据
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    本简介介绍如何利用Java编程语言来高效地从PDF文件中抽取文本和数据信息的方法与工具。 PdfReader是一款常用的用于读取PDF文件的工具或库，在相关技术博客中有详细的介绍与应用示例。通过该博文可以了解到如何使用PdfReader进行PDF文档的相关操作，包括但不限于解析、提取文本内容等常见任务。 重写时已确保不包含原文中的链接和联系方式信息，并尽量保留了原意。
     
  • 使用C/C++从文本文档中提取特定行并输出至另一个文本文档
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    本程序利用C/C++编程语言，实现从原始文本文档中精确抽取预设行号的数据，并将这些数据整理后写入新的文本文档中，便于数据的管理和再利用。 使用VS软件编写C/C++程序来读取当前文件夹下文本段落档内指定行并输出到新的文本段落档中。代码的功能是提取多个txt文档中的第14行到最后的数据，并将特定的行（如第1、121、241等，即(120*n+1)形式）的内容整合到一个新文本段落件中。生成的新文本段落件名自动为test001、test002等形式。
     
  • 利用OpenCV提取图片内的矩形区域
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    本教程详解如何运用Python的OpenCV库高效识别并裁剪图像中的矩形区域，涵盖核心函数介绍及实际代码示例。 改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（如PPT屏幕）的Python版本，供参考学习。 主要步骤如下： 1. 边缘检测； 2. 轮廓检测； 3. 找出面积最大的轮廓； 4. 确定顶点位置； 5. 进行投影变换。 以下是具体的代码示例： ```python import numpy as np import cv2 # 读取图片文件 srcPic = cv2.imread(2345.jpg) length, depth = srcPic.shape[0], srcPic.shape[1] polyPic = srcPic.copy() shrinkedPic = polyPic.copy() greyPic = cv2.cvtColor(shrinkedPic, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 请根据实际需求调整代码中的参数和路径。这段代码实现了从原始图像中提取矩形区域的基本步骤，适用于需要处理类似问题的场景。
     
  • 使用Python-XPath提取HTML文档的特定部分
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    本教程介绍如何利用Python结合XPath技术高效地解析和抽取HTML文件中的特定信息。适合需要自动化处理网页数据的开发者学习。 本段落主要介绍了使用python-xpath来获取html文档的部分内容，并具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编继续了解吧。