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pip install PyPDF2

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pip install pdfminer.six

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pip install pdfplumber

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pip install pdf2image

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pip install Pillow

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brew install tesseract

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pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

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pip install pytesseract

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# 读取PDF
import PyPDF2
# 分析PDF的layout，提取文本
from pdfminer.high_level import extract_pages, extract_text
from pdfminer.layout import LTTextContainer, LTChar, LTRect, LTFigure
# 从PDF的表格中提取文本
import pdfplumber
# 从PDF中提取图片
from PIL import Image
from pdf2image import convert_from_path
# 运行OCR从图片中提取文本
import pytesseract 
# 清除过程中的各种过程文件
import os

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for pagenum, page in enumerate(extract_pages(pdf_path)):

    # Iterate the elements that composed a page
    for element in page:

        # Check if the element is a text element
        if isinstance(element, LTTextContainer):
            # Function to extract text from the text block
            pass
            # Function to extract text format
            pass

        # Check the elements for images
        if isinstance(element, LTFigure):
            # Function to convert PDF to Image
            pass
            # Function to extract text with OCR
            pass

        # Check the elements for tables
        if isinstance(element, LTRect):
            # Function to extract table
            pass
            # Function to convert table content into a string
            pass

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# 创建一个文本提取函数
def text_extraction(element):
    # 从行元素中提取文本
    line_text = element.get_text()
    
    # 探析文本的格式
    # 用文本行中出现的所有格式初始化列表
    line_formats = []
    for text_line in element:
        if isinstance(text_line, LTTextContainer):
            # 遍历文本行中的每个字符
            for character in text_line:
                if isinstance(character, LTChar):
                    # 追加字符的font-family
                    line_formats.append(character.fontname)
                    # 追加字符的font-size
                    line_formats.append(character.size)
    # 找到行中唯一的字体大小和名称
    format_per_line = list(set(line_formats))
    
    # 返回包含每行文本及其格式的元组
    return (line_text, format_per_line)

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# 创建一个从pdf中裁剪图像元素的函数
def crop_image(element, pageObj):
    # 获取从PDF中裁剪图像的坐标
    [image_left, image_top, image_right, image_bottom] = [element.x0,element.y0,element.x1,element.y1] 
    # 使用坐标(left, bottom, right, top)裁剪页面
    pageObj.mediabox.lower_left = (image_left, image_bottom)
    pageObj.mediabox.upper_right = (image_right, image_top)
    # 将裁剪后的页面保存为新的PDF
    cropped_pdf_writer = PyPDF2.PdfWriter()
    cropped_pdf_writer.add_page(pageObj)
    # 将裁剪好的PDF保存到一个新文件
    with open('cropped_image.pdf', 'wb') as cropped_pdf_file:
        cropped_pdf_writer.write(cropped_pdf_file)

# 创建一个将PDF内容转换为image的函数
def convert_to_images(input_file,):
    images = convert_from_path(input_file)
    image = images[0]
    output_file = "PDF_image.png"
    image.save(output_file, "PNG")

# 创建从图片中提取文本的函数
def image_to_text(image_path):
    # 读取图片
    img = Image.open(image_path)
    # 从图片中抽取文本
    text = pytesseract.image_to_string(img)
    return text

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# 从页面中提取表格内容

def extract_table(pdf_path, page_num, table_num):
    # 打开PDF文件
    pdf = pdfplumber.open(pdf_path)
    # 查找已检查的页面
    table_page = pdf.pages[page_num]
    # 提取适当的表格
    table = table_page.extract_tables()[table_num]
    return table

# 将表格转换为适当的格式
def table_converter(table):
    table_string = ''
    # 遍历表格的每一行
    for row_num in range(len(table)):
        row = table[row_num]
        # 从warp的文字删除线路断路器
        cleaned_row = [item.replace('\n', ' ') if item is not None and '\n' in item else 'None' if item is None else item for item in row]
        # 将表格转换为字符串，注意'|'、'\n'
        table_string+=('|'+'|'.join(cleaned_row)+'|'+'\n')
    # 删除最后一个换行符
    table_string = table_string[:-1]
    return table_string

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# 查找PDF路径
pdf_path = 'OFFER 3.pdf'

# 创建一个PDF文件对象
pdfFileObj = open(pdf_path, 'rb')
# 创建一个PDF阅读器对象
pdfReaded = PyPDF2.PdfReader(pdfFileObj)

# 创建字典以从每个图像中提取文本
text_per_page = {}
# 我们从PDF中提取页面
for pagenum, page in enumerate(extract_pages(pdf_path)):
    
    # 初始化从页面中提取文本所需的变量
    pageObj = pdfReaded.pages[pagenum]
    page_text = []
    line_format = []
    text_from_images = []
    text_from_tables = []
    page_content = []
    # 初始化检查表的数量
    table_num = 0
    first_element= True
    table_extraction_flag= False
    # 打开pdf文件
    pdf = pdfplumber.open(pdf_path)
    # 查找已检查的页面
    page_tables = pdf.pages[pagenum]
    # 找出本页上的表格数目
    tables = page_tables.find_tables()


    # 找到所有的元素
    page_elements = [(element.y1, element) for element in page._objs]
    # 对页面中出现的所有元素进行排序
    page_elements.sort(key=lambda a: a[0], reverse=True)

    # 查找组成页面的元素
    for i,component in enumerate(page_elements):
        # 提取PDF中元素顶部的位置
        pos= component[0]
        # 提取页面布局的元素
        element = component[1]
        
        # 检查该元素是否为文本元素
        if isinstance(element, LTTextContainer):
            # 检查文本是否出现在表中
            if table_extraction_flag == False:
                # 使用该函数提取每个文本元素的文本和格式
                (line_text, format_per_line) = text_extraction(element)
                # 将每行的文本追加到页文本
                page_text.append(line_text)
                # 附加每一行包含文本的格式
                line_format.append(format_per_line)
                page_content.append(line_text)
            else:
                # 省略表中出现的文本
                pass

        # 检查元素中的图像
        if isinstance(element, LTFigure):
            # 从PDF中裁剪图像
            crop_image(element, pageObj)
            # 将裁剪后的pdf转换为图像
            convert_to_images('cropped_image.pdf')
            # 从图像中提取文本
            image_text = image_to_text('PDF_image.png')
            text_from_images.append(image_text)
            page_content.append(image_text)
            # 在文本和格式列表中添加占位符
            page_text.append('image')
            line_format.append('image')

        # 检查表的元素
        if isinstance(element, LTRect):
            # 如果第一个矩形元素
            if first_element == True and (table_num+1) <= len(tables):
                # 找到表格的边界框
                lower_side = page.bbox[3] - tables[table_num].bbox[3]
                upper_side = element.y1 
                # 从表中提取信息
                table = extract_table(pdf_path, pagenum, table_num)
                # 将表信息转换为结构化字符串格式
                table_string = table_converter(table)
                # 将表字符串追加到列表中
                text_from_tables.append(table_string)
                page_content.append(table_string)
                # 将标志设置为True以再次避免该内容
                table_extraction_flag = True
                # 让它成为另一个元素
                first_element = False
                # 在文本和格式列表中添加占位符
                page_text.append('table')
                line_format.append('table')

            # 检查我们是否已经从页面中提取了表
            if element.y0 >= lower_side and element.y1 <= upper_side:
                pass
            elif not isinstance(page_elements[i+1][1], LTRect):
                table_extraction_flag = False
                first_element = True
                table_num+=1


    # 创建字典的键
    dctkey = 'Page_'+str(pagenum)
    # 将list的列表添加为页键的值
    text_per_page[dctkey]= [page_text, line_format, text_from_images,text_from_tables, page_content]

# 关闭pdf文件对象
pdfFileObj.close()

# 删除已创建的过程文件
os.remove('cropped_image.pdf')
os.remove('PDF_image.png')

# 显示页面内容
result = ''.join(text_per_page['Page_0'][4])
print(result)