位图和矢量图

本文详细对比了位图和矢量图两种图像格式的特点,包括产生方式、基本元素、文件大小、显示速度和缩放效果等。通过对比帮助读者理解两者之间的区别及其适用场景。
对比
  1. 产生方式:
    位图是直接量化的原始信号,通常由扫描仪、数码相机、摄像机、录像机、光盘以及其它的数字化设备生成;矢量图是由软件生成的抽象的成果。
  2. 基本元素:
    位图是由像素点阵构成的;矢量图是采用图元描述。
  3. 文件大小:
    位图比较大,文件大小与图的分辨率和像素颜色有关;矢量图一般比较小,文件大小与图的复杂程度有关。
  4. 显示速度:
    位图显示速度较快,其显示速度与图的分辨率有关;不采用硬件加速的话,矢量图的显示需要花费较长的时间,与图的复杂程度有关。
  5. 缩放效果:
    位图的缩放、旋转容易造成图像失真;矢量图操作不会失真。
`pymupdf` 是一个功能强大的 Python 库,可用于处理 PDF、XPS 其他文档格式。以下是使用 `pymupdf` 提取位图矢量图的详细方法: ### 提取位图 位图通常是指由像素组成的图像,如 JPEG、PNG 等。在 `pymupdf` 中,可以通过以下步骤提取位图: ```python import fitz # pymupdf 的别名 def extract_bitmaps_from_pdf(pdf_path): doc = fitz.open(pdf_path) image_list = [] for page_num in range(len(doc)): page = doc.load_page(page_num) image_list.extend(page.get_images(full=True)) for img_index, img in enumerate(image_list, start=1): xref = img[0] base_image = doc.extract_image(xref) image_bytes = base_image["image"] image_ext = base_image["ext"] image_filename = f"image_{img_index}.{image_ext}" with open(image_filename, "wb") as image_file: image_file.write(image_bytes) doc.close() # 使用示例 pdf_path = "your_pdf_file.pdf" extract_bitmaps_from_pdf(pdf_path) ``` 上述代码中,首先打开 PDF 文件,然后遍历每一页,使用 `page.get_images(full=True)` 获取页面上的所有图像信息。接着,通过 `doc.extract_image(xref)` 提取图像的字节数据,并将其保存为文件。 ### 提取矢量图 `pymupdf` 本身并不直接支持提取矢量图,但可以通过将 PDF 页面转换为 SVG(可缩放矢量图形)格式来近似提取矢量图信息。以下是示例代码: ```python import fitz def extract_vector_graphics_as_svg(pdf_path): doc = fitz.open(pdf_path) for page_num in range(len(doc)): page = doc.load_page(page_num) svg_content = page.get_svg_image(matrix=fitz.Matrix(1, 1)) svg_filename = f"page_{page_num + 1}.svg" with open(svg_filename, "w", encoding="utf-8") as svg_file: svg_file.write(svg_content) doc.close() # 使用示例 pdf_path = "your_pdf_file.pdf" extract_vector_graphics_as_svg(pdf_path) ``` 在这段代码中,打开 PDF 文件后,遍历每一页,使用 `page.get_svg_image(matrix=fitz.Matrix(1, 1))` 将页面转换为 SVG 格式的字符串,并将其保存为 SVG 文件。
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