Python实现合成多张图片到PDF格式
作者:Python实用宝典
在日常生活中,经常会遇到需要提交身份证正反面证明资料的情况,而且这些网站大部分只接受pdf格式,这时候我们就需要把身份证正反面两张图片合成为一个pdf文件。
在macOS系统下,预览软件可以轻松做到这一点,同时打开图片到一个预览窗口下,点击导出PDF就能成功导出。但是Windows系统就没有这么方便的软件可以实现这一点,网上有很多合成PDF的网站,但是这些网站无一例外需要上传PDF进行合成,个人认为非常地不安全。
因此,最安全的方法,还是我们自己写一个Python脚本实现合成功能。
1.准备
开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖:
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install pillow
2.合成原理
Pillow模块,即PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大,但API却非常简单易用。通过它,我们能很轻松地操作图像,并导出为不同格式。
首先来一个简单的示例,我们将打开一张图片,并将其保存为pdf格式:
from PIL import Image import os def convert_img_pdf(filepath, output_path): """ 转换图片为pdf格式 Args: filepath (str): 文件路径 output_path (str): 输出路径 """ output = Image.open(filepath) output.save(output_path, "pdf", save_all=True) if __name__ == "__main__": convert_img_pdf("1.jpeg", "./test.pdf")
随便使用一张图片测试一下:
在运行代码后,它便成功地转化为了PDF文件:
几行代码便完成了这个转换,这个可比那些把照片上传到云端的网站安全多了。
3.多张照片合成PDF
有了前面照片转化PDF的基础知识,想要理解下面的多图合成PDF的代码就非常简单了。
其实就是使用了.save的一个特殊参数 append_images:
output.save(pdfFilePath, "pdf", save_all=True, append_images=sources)
通过把图片都存入到一个"sources"数组中,我们就能很轻易地合成这些图像到PDF中。
from PIL import Image import os def combine_imgs_pdf(folder_path, pdf_file_path): """ 合成文件夹下的所有图片为pdf Args: folder_path (str): 源文件夹 pdf_file_path (str): 输出路径 """ files = os.listdir(folder_path) png_files = [] sources = [] for file in files: if 'png' in file or 'jpg' in file: png_files.append(folder_path + file) png_files.sort() output = Image.open(png_files[0]) png_files.pop(0) for file in png_files: png_file = Image.open(file) if png_file.mode == "RGB": png_file = png_file.convert("RGB") sources.append(png_file) output.save(pdf_file_path, "pdf", save_all=True, append_images=sources) if __name__ == "__main__": folder = r"G:\证件\\" pdfFile = r"G:\证件\身份证.pdf" combine_imgs_pdf(folder, pdfFile)
这样,只要将你的证件照都放在一个文件夹中,运行这个Python代码,它就能自动将这些证件合成到一个PDF中,并输出到你指定的路径。非常简单方便。
到此这篇关于Python实现合成多张图片到PDF格式的文章就介绍到这了,更多相关Python多图合成PDF内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!