使用 Python 简单几步去除 PDF 水印

推荐一个AI网站,免费使用豆包AI模型,快去白嫖👉海鲸AI

在处理 PDF 文件时,水印有时会影响文件的可读性或美观性。幸运的是,Python 提供了多种库来操作 PDF 文件,其中 PyMuPDF(又名 fitz) 是一个强大的工具,可以用于去除 PDF 水印。本文将介绍如何使用 PyMuPDF 去除 PDF 文件中的水印,并提供详细的代码示例。

安装 PyMuPDF

首先,我们需要安装 PyMuPDF 库。你可以使用以下命令通过 pip 安装:

bash 复制代码
pip install PyMuPDF
代码示例

下面是一个完整的代码示例,演示如何使用 PyMuPDF 去除 PDF 文件中的水印。

python 复制代码
import fitz  # PyMuPDF

def remove_watermark(input_pdf, output_pdf, watermark_text):
    # 打开 PDF 文件
    doc = fitz.open(input_pdf)
    
    # 遍历每一页
    for page_num in range(len(doc)):
        page = doc.load_page(page_num)
        text_instances = page.search_for(watermark_text)
        
        # 遍历找到的水印实例
        for inst in text_instances:
            page.add_redact_annot(inst, fill=(1, 1, 1))  # 用白色填充覆盖水印
            page.apply_redactions()
    
    # 保存修改后的 PDF
    doc.save(output_pdf)
    print(f"水印已成功移除,保存为 {output_pdf}")

if __name__ == "__main__":
    input_pdf = "input.pdf"
    output_pdf = "output.pdf"
    watermark_text = "Confidential"  # 这里替换为你的水印文本

    remove_watermark(input_pdf, output_pdf, watermark_text)
代码解析
  1. 导入库 :首先,我们导入 fitz 库,这是 PyMuPDF 的别名。
  2. 打开 PDF 文件 :使用 fitz.open(input_pdf) 打开输入的 PDF 文件。
  3. 遍历每一页 :使用 for page_num in range(len(doc)) 遍历 PDF 文件的每一页。
  4. 搜索水印文本 :使用 page.search_for(watermark_text) 搜索页面中的水印文本实例。
  5. 添加遮盖注释 :使用 page.add_redact_annot(inst, fill=(1, 1, 1)) 方法添加遮盖注释,fill=(1, 1, 1) 表示用白色填充。
  6. 应用遮盖 :使用 page.apply_redactions() 方法应用遮盖。
  7. 保存修改后的 PDF :使用 doc.save(output_pdf) 保存修改后的 PDF 文件。
注意事项
  • 水印文本 :确保 watermark_text 与 PDF 文件中的水印文本完全匹配,包括大小写和空格。
  • 复杂水印:对于复杂的水印(如图片水印或带有复杂格式的文本水印),上述方法可能不适用,需要更复杂的处理方法。
  • 备份文件:在处理 PDF 文件之前,建议备份原始文件,以防操作失误导致文件损坏。
结论

使用 PyMuPDF 去除 PDF 水印是一种简单而有效的方法。通过本文的介绍和代码示例,你可以轻松地去除 PDF 文件中的文本水印。如果你需要处理更复杂的水印,可能需要进一步研究 PyMuPDF 的高级功能或结合其他 PDF 处理库。希望本文对你有所帮助!

推荐一个AI网站,免费使用豆包AI模型,快去白嫖👉海鲸AI

相关推荐
这个男人是小帅7 分钟前
【GAT】 代码详解 (1) 运行方法【pytorch】可运行版本
人工智能·pytorch·python·深度学习·分类
__基本操作__9 分钟前
边缘提取函数 [OPENCV--2]
人工智能·opencv·计算机视觉
Doctor老王14 分钟前
TR3:Pytorch复现Transformer
人工智能·pytorch·transformer
热爱生活的五柒14 分钟前
pytorch中数据和模型都要部署在cuda上面
人工智能·pytorch·深度学习
HyperAI超神经2 小时前
【TVM 教程】使用 Tensorize 来利用硬件内联函数
人工智能·深度学习·自然语言处理·tvm·计算机技术·编程开发·编译框架
小白学大数据3 小时前
Python爬虫开发中的分析与方案制定
开发语言·c++·爬虫·python
扫地的小何尚4 小时前
NVIDIA RTX 系统上使用 llama.cpp 加速 LLM
人工智能·aigc·llama·gpu·nvidia·cuda·英伟达
Shy9604184 小时前
Doc2Vec句子向量
python·语言模型
埃菲尔铁塔_CV算法6 小时前
深度学习神经网络创新点方向
人工智能·深度学习·神经网络
艾思科蓝-何老师【H8053】7 小时前
【ACM出版】第四届信号处理与通信技术国际学术会议(SPCT 2024)
人工智能·信号处理·论文发表·香港中文大学