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本文介绍了使用PyMuPDF库将PDF转换为PNG图像的方法。主要步骤包括：1)安装所需Python环境(pdf2image、frontend、pymupdf)；2)了解关键技术点：PDF渲染(fitz.open、get_pixmap)、分辨率控制(Matrix)、文件操作；3)提供核心代码实现，通过zoom参数控制输出质量；4)给出使用建议，如大文件需降低zoom值以避免内存问题。该方法适用于文档图像化、OCR预处理等场景，支持跨平台运行和中文处理。

图像预处理：通过灰度化、二值化和去噪声等手段，清晰地显示文本区域。文本区域提取：使用连通区域分析或轮廓检测方法提取文本区域。文本行分割：利用投影分析将图像划分为不同的文本行。区域属性分析：提取文本区域的边界框、面积、质心等属性，以便后续的OCR或文本识别。这些技术广泛应用于光学字符识别（OCR）、文档分析、车牌识别等多个领域。

特征点检测：用于从图像中提取出具有代表性的关键点。特征描述符：用于为每个特征点生成唯一且有区分度的描述符。特征点匹配：将不同图像中的特征点进行配对，常使用暴力匹配、FLANN 或 KNN 等方法。优化：比率测试和几何约束可以有效提高匹配的准确性。特征点检测特征点检测旨在从图像中提取出有代表性的点，这些点具有较强的可辨识性和稳定性，即使在光照变化、旋转、尺度变化等情况下也能有效匹配。

鲁棒性强调的是模型在面对数据噪声、异常或扰动时保持稳定的能力。泛化能力则强调的是模型在未见过的新数据上保持性能的能力。

《随机过程及应用》笔记整理