使用PDFBox处理PDF文档

本文介绍如何使用PDFBox工具从PDF文件中提取文本内容,并提供了一个具体的Java代码示例,展示了如何将PDF转换为文本文件。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

最常见的一种PDF文本抽取工具就是PDFBox了,访问网址http://sourceforge.net/projects/pdfbox/
[b]使用PDFBox解析PDF内容[/b]

package com.ibm.pdf;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.Writer;
import java.net.MalformedURLException;
import java.net.URL;

import org.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
import org.pdfbox.util.PDFTextStripper;

/**
* 读取pdf文档 英文
* @author Administrator
*
*/
public class PdfBoxTest {

public void getText(String file) throws Exception {

// 是否排序

boolean sort = false;

// pdf文件名

String pdfFile = file;

// 输入文本文件名称

String textFile = null;

// 编码方式

String encoding = "UTF-8";

// 开始提取页数

int startPage = 1;

// 结束提取页数

int endPage = Integer.MAX_VALUE;

// 文件输入流,生成文本文件

Writer output = null;

// 内存中存储的PDF Document

PDDocument document = null;

try {

try {

// 首先当作一个URL来装载文件,如果得到异常再从本地文件系统//去装载文件

URL url = new URL(pdfFile);

document = PDDocument.load(url);

// 获取PDF的文件名

String fileName = url.getFile();

// 以原来PDF的名称来命名新产生的txt文件

if (fileName.length() > 4) {

File outputFile = new File(fileName.substring(0, fileName
.length() - 4)
+ ".txt");

textFile = outputFile.getName();

}

} catch (MalformedURLException e) {

// 如果作为URL装载得到异常则从文件系统装载

document = PDDocument.load(pdfFile);

if (pdfFile.length() > 4) {

textFile = pdfFile.substring(0, pdfFile.length() - 4)
+ ".txt";

}

}

// 文件输入流,写入文件倒textFile

output = new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(textFile),
encoding);

// PDFTextStripper来提取文本

PDFTextStripper stripper = null;

stripper = new PDFTextStripper();

// 设置是否排序

stripper.setSortByPosition(sort);

// 设置起始页

stripper.setStartPage(startPage);

// 设置结束页

stripper.setEndPage(endPage);

// 调用PDFTextStripper的writeText提取并输出文本

stripper.writeText(document, output);

} finally {

if (output != null) {

// 关闭输出流

output.close();

}

if (document != null) {

// 关闭PDF Document

document.close();

}

}

}

public static void main(String[] args) {

PdfBoxTest test = new PdfBoxTest();

try {

// 取得C盘下的index.pdf的内容

test.getText("C:\\linuxprog.pdf");

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}


}

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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