ppt转word软件是全球首款可以将ppt里面的文字和图片放进word的软件，注意只能提取文字和图片，如果是公式或者特殊文件比如声音,flash等是不支持的，由于ppt和word是完全不同的办公文档，所以转换不能保持PPT原来格式到word里面，我们首先看看软件的界面
 
 
软件使用非常傻瓜，您只需要导入ppt文件然后点击开始就可以等任务完成，然后那你就可以到文件目录查看转换效果。转换速度还得看ppt页数或者ppt文件个数，一般还是比较快的，这个软件为共享版软件，如果你想获取更多信息请关注未来自主研究中心公众号。下次我还会继续介绍好用软件给大家
 
 

我们应该怎么利用图片上的文字呢？手打输入？这显然不是个有效的方法，遇到图片格式的文件，不少朋友都想将图片上的文字识别为word文档，但是苦于不知该如何操作，其实想要将图片转换成word格式很简单，在线就能完成。

 
首先我们打开浏览器，在百度中输入在线pdf转换器，找到迅捷pdf转换器在线转换平台并进入；
 

 
 
进入在线转换平台之后选择“ocr文字识别”功能；
 
ocr文字识别分两种，一种是图片识别，一种是pdf文件识别，大家根据自己的文件情况来选，我这里选择图片识别；
 

 
 然后单击选择文件按钮，找到要识别的文件并打开；

 添加好文件之后我们可以设置一下识别后文件的格式，然后单击开始转换按钮；

 
转换完成之后会有下载按钮用来下载识别好的文件；下载时可以设置一下文件的保存路径。
 
这样在线图片识别就完成啦，是不是很简单呢？赶紧自己动手试试看吧。

 
Python3.6实现图片文字识别和PDF转WORD
 
图片文字提取
- - 需求来源 - -
- - 代码实现 - -
  
PDF转WORD
- - 需求来源 - -
- - 代码实现 - -
  
窗口实现
- - 使用PyQt5创建 - -
- - 使用tkinter 创建 - -
  
最终实现
- - 实现说明 - -
- - 完整代码（百度AI账号自申）- -
  
程序打包
- - 使用pyinstaller - -
 

 
图片文字提取
 
- - 需求来源 - -
 
因为朋友抱怨图片提取文字都是限制图片且付费的，于是就想利用Python开源的优势做一个免费的程序，可以实现图片中文字的提取。
 
- - 代码实现 - -
 
参考百度图片文字识别过程：
 https://blog.csdn.net/XnCSD/article/details/80786793
 
忽略图片压缩过程，只识别一张图片
 
import sys
import os
import glob
from os import path
from aip import AipOcr
from PIL import Image
def baiduOCR(picfile, outfile):
    """利用百度api识别文本，并保存提取的文字
    picfile:    图片文件名
    outfile:    输出文件
    """
    filename = path.basename(picfile)
    
    APP_ID = '***' # 刚才获取的 ID，下同
    API_KEY = '***'
    SECRECT_KEY = '***'
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRECT_KEY)
    
    i = open(picfile, 'rb')
    img = i.read()
    #print("正在识别图片：\t" + filename)
    message = client.basicGeneral(img)   # 通用文字识别，每天 50 000 次免费
    #message = client.basicAccurate(img)   # 通用文字高精度识别，每天 800 次免费
    #print("识别成功！")
    i.close();
    
    with open(outfile, 'a+') as fo:
        fo.writelines("+" * 60 + '\n')
        fo.writelines("识别图片：\t" + filename + "\n" * 2)
        fo.writelines("文本内容：\n")
        # 输出文本内容
        for text in message.get('words_result'):
            fo.writelines(text.get('words') + '\n')
        fo.writelines('\n'*2)
    #print("文本导出成功！")
    #print()

picfile = 'path of picture' #图片路径 
outfile = 'result.txt'
if path.exists(outfile):
    os.remove(outfile)
#lb.config(text = "图片识别...");
baiduOCR(picfile, outfile)
#lb.config(text = "图片文本提取结束！文本输出结果位于"+outfile+"文件中");
 
PDF转WORD
 
- - 需求来源 - -
 
微软Office和金山WPS都可以免费实现word转pdf，但是PDF转word文档需要会员或者一定费用实现全部pdf的转换。
 一些在线的网站以可完成免费的pdf 转 word：
 50M以内的PDF转换： 便捷PDF转换器
 == 如果只是想提取PDF中的文字（不包含格式），可以使用此程序进行转换。==
 
- - 代码实现 - -
 
import sys
import importlib
importlib.reload(sys)
 
from pdfminer.pdfparser import PDFParser,PDFDocument
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import PDFPageAggregator
from pdfminer.layout import *
from pdfminer.pdfinterp import PDFTextExtractionNotAllowed
 
'''
解析pdf文件，获取文件中包含的各种对象
'''
 
# 解析pdf文件函数
def parse(pdf_path):
    fp = open(pdf_path, 'rb')  # 以二进制读模式打开
    # 用文件对象来创建一个pdf文档分析器
    parser = PDFParser(fp)
    # 创建一个PDF文档
    doc = PDFDocument()
    # 连接分析器 与文档对象
    parser.set_document(doc)
    doc.set_parser(parser)
 
    # 提供初始化密码
    # 如果没有密码 就创建一个空的字符串
    doc.initialize()
 
    # 检测文档是否提供txt转换，不提供就忽略
    if not doc.is_extractable:
        raise PDFTextExtractionNotAllowed
    else:
        # 创建PDf 资源管理器 来管理共享资源
        rsrcmgr = PDFResourceManager()
        # 创建一个PDF设备对象
        laparams = LAParams()
        device = PDFPageAggregator(rsrcmgr, laparams=laparams)
        # 创建一个PDF解释器对象
        interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
 
        # 用来计数页面，图片，曲线，figure，水平文本框等对象的数量
        num_page, num_image, num_curve, num_figure, num_TextBoxHorizontal = 0, 0, 0, 0, 0
 
        # 循环遍历列表，每次处理一个page的内容
        for page in doc.get_pages(): # doc.get_pages() 获取page列表
            num_page += 1  # 页面增一
            interpreter.process_page(page)
            # 接受该页面的LTPage对象
            layout = device.get_result()
            for x in layout:
                if isinstance(x,LTImage):  # 图片对象
                    num_image += 1
                if isinstance(x,LTCurve):  # 曲线对象
                    num_curve += 1
                if isinstance(x,LTFigure):  # figure对象
                    num_figure += 1
                if isinstance(x, LTTextBoxHorizontal):  # 获取文本内容
                    num_TextBoxHorizontal += 1  # 水平文本框对象增一
                    # 保存文本内容
                    with open(r'test.doc', 'a',encoding='utf-8') as f:    #生成doc文件的文件名及路径
                        results = x.get_text()
                        f.write(results)
                        f.write('\n')
        print('对象数量：\n','页面数：%s\n'%num_page,'图片数：%s\n'%num_image,'曲线数：%s\n'%num_curve,'水平文本框：%s\n'
              %num_TextBoxHorizontal)
 
if __name__ == '__main__':
    pdf_path = r'test.pdf'  #pdf文件路径及文件名
    parse(pdf_path)
 
参考PDF转WORD过程：
 https://blog.csdn.net/Initiallysunny/article/details/79960838
 
窗口实现
 
- - 使用PyQt5创建 - -
 
PyQt5 创建文件选择窗口
 最开始了解到 PyQt5 在最近的Python图形界面实现领域较为流行，就采用了PyQt5。
 但在最终的打包实现阶段出现了问题，即使在自己的电脑上打包成功，也无法在其他电脑上成功运行。详见 PyQt5打包失败建议使用tkinter
 PyQt5创建文件选择窗口参考代码：
 https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80546728
 
- - 使用tkinter 创建 - -
 
代码实现：
 
from tkinter import *
import tkinter.filedialog
windows = tkinter.Tk() #创建主窗口
windows.title("功能选择") #设置窗口标题
windows.geometry("400x120") #设置窗口大小
'''
活动代码部分
'''
windows.mainloop() #程序窗口循环
 
因为tkinter是Python自带安装的库，所以打包时可以直接pyinstall -F -w #.py
 
最终实现
 
- - 实现说明 - -
 
窗口负责完成文件的选择，包括图片和PDF文件。
 
 将图片文字识别和PDF转WORD的函数，关联窗口的按钮响应，文件确定后进行相应的操作。
 
- - 完整代码（百度AI账号自申）- -
 
import sys
import os
from tkinter import *
import tkinter.filedialog

import glob
from os import path
from aip import AipOcr
from PIL import Image

import importlib
importlib.reload(sys)
 
from pdfminer.pdfparser import PDFParser,PDFDocument
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import PDFPageAggregator
from pdfminer.layout import *
from pdfminer.pdfinterp import PDFTextExtractionNotAllowed

root = Tk() #创建主窗口
root.title("功能选择") #设置窗口标题
root.geometry("400x120")
    
def baiduOCR(picfile, outfile):
    """利用百度api识别文本，并保存提取的文字
    picfile:    图片文件名
    outfile:    输出文件
    """
    filename = path.basename(picfile)
    
    APP_ID = '**' # 刚才获取的 ID，下同
    API_KEY = '**'
    SECRECT_KEY = '**'
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRECT_KEY)
    
    i = open(picfile, 'rb')
    img = i.read()
    #print("正在识别图片：\t" + filename)
    message = client.basicGeneral(img)   # 通用文字识别，每天 50 000 次免费
    #message = client.basicAccurate(img)   # 通用文字高精度识别，每天 800 次免费
    #print("识别成功！")
    i.close();
    
    with open(outfile, 'a+') as fo:
        fo.writelines("+" * 60 + '\n')
        fo.writelines("识别图片：\t" + filename + "\n" * 2)
        fo.writelines("文本内容：\n")
        # 输出文本内容
        for text in message.get('words_result'):
            fo.writelines(text.get('words') + '\n')
        fo.writelines('\n'*2)
    #print("文本导出成功！")
    #print()

 
# 解析pdf文件函数
def parse(pdf_path):
    fp = open(pdf_path, 'rb')  # 以二进制读模式打开
    # 用文件对象来创建一个pdf文档分析器
    parser = PDFParser(fp)
    # 创建一个PDF文档
    doc = PDFDocument()
    # 连接分析器 与文档对象
    parser.set_document(doc)
    doc.set_parser(parser)
 
    # 提供初始化密码
    # 如果没有密码 就创建一个空的字符串
    doc.initialize()
 
    # 检测文档是否提供txt转换，不提供就忽略
    if not doc.is_extractable:
        raise PDFTextExtractionNotAllowed
    else:
        # 创建PDf 资源管理器 来管理共享资源
        rsrcmgr = PDFResourceManager()
        # 创建一个PDF设备对象
        laparams = LAParams()
        device = PDFPageAggregator(rsrcmgr, laparams=laparams)
        # 创建一个PDF解释器对象
        interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
 
        # 用来计数页面，图片，曲线，figure，水平文本框等对象的数量
        num_page, num_image, num_curve, num_figure, num_TextBoxHorizontal = 0, 0, 0, 0, 0
 
        # 循环遍历列表，每次处理一个page的内容
        for page in doc.get_pages(): # doc.get_pages() 获取page列表
            num_page += 1  # 页面增一
            interpreter.process_page(page)
            # 接受该页面的LTPage对象
            layout = device.get_result()
            for x in layout:
                if isinstance(x,LTImage):  # 图片对象
                    num_image += 1
                if isinstance(x,LTCurve):  # 曲线对象
                    num_curve += 1
                if isinstance(x,LTFigure):  # figure对象
                    num_figure += 1
                if isinstance(x, LTTextBoxHorizontal):  # 获取文本内容
                    num_TextBoxHorizontal += 1  # 水平文本框对象增一
                    # 保存文本内容
                    with open(r'test.doc', 'a',encoding='utf-8') as f:    #生成doc文件的文件名及路径
                        results = x.get_text()
                        f.write(results)
                        f.write('\n')
        print('对象数量：\n','页面数：%s\n'%num_page,'图片数：%s\n'%num_image,'曲线数：%s\n'%num_curve,'水平文本框：%s\n'
              %num_TextBoxHorizontal)

def pic():
    picfile = tkinter.filedialog.askopenfilename(initialdir='C',title='选择图片',filetypes=(("所有图片",("*.jpg","*.jpeg","*.png")),('All file','*.*')))

    if picfile != '':
        lb.config(text = "开始文字识别处理...");

        outfile = 'result.txt'
        if path.exists(outfile):
            os.remove(outfile)

        lb.config(text = "图片识别...");
        baiduOCR(picfile, outfile)
        lb.config(text = "图片文本提取结束！文本输出结果位于"+outfile+"文件中");
        
    else:
        lb.config(text = "您未选择文件！");

def pdf():
    file = tkinter.filedialog.askopenfilename(initialdir='C',title='选择PDF文件',filetypes=(("PDF文件",("*.pdf")),('All file','*.*')))
    if file != '':
        parse(file)
        lb1.config(text = "图片文本提取结束！文本输出结果位于test.doc文件中");
    else:
        lb1.config(text = "您未选择文件！");
lb = Label(root,text = '')
lb.pack()
btn1 = Button(root,text='图片识别文字提取',command = pic)
btn1.pack()
lb1 = Label(root,text = '')
lb1.pack()
btn2 = Button(root,text='PDF转WORD文档',command = pdf)
btn2.pack()
root.mainloop()
 
程序打包
 
- - 使用pyinstaller - -
 
将源代码和程序需要的第三方库放置在同一个文件夹下，准备打包。
 命令行pip安装的第三方库位于 *:/Python/Lib/site-packages/文件夹下
 Anaconda 安装的第三方库位于 *:/Anaconda/Lib/site-pacbkages/文件夹下
 然后将使用到的第三方库相应的文件夹复制到和源码同一个文件夹下面。
 
进入命令行，进入创建的文件夹下面开始打包。
 
打包完成，程序会在dist文件夹下面 newform.exe
 
 
 ** 双击 newform.exe 就可以运行程序，还可以发送给好友。**

 
文章目录
 
0. 需求
1. 设置Word，避免过度压缩图片
2. 导出高清图片
2.1 MATLAB
2.2 Visio
2.3 PPT
   
   
3. 导出PDF
3.1 利用Word导出功能，创建 PDF
3.1.1 优缺点：
3.1.2 具体操作：
    
3.2 利用Word打印功能，选择 Adobe PDF
3.2.1 优缺点：
3.2.2 具体操作：
   
  
 

 
0. 需求
 
需要从MATLAB、Visio、PPT等软件中导出高清的图片插入到Word中，并确保Word导出PDF时图片仍然是高清的。
 
1. 设置Word，避免过度压缩图片
 
 
2. 导出高清图片
 
2.1 MATLAB
 
最简单直接的方法：直接复制图窗，理论上是矢量图。
 
 但是对于图片中数据太多的情况，直接复制图窗无法复制成矢量图，会挺模糊的。这时候可参考 Matlab导出高DPI图像——生成高分辨率.eps .tiff .jpg
 
注：只需要设置分辨率300dpi即可，然后导出成 .tif
 
 
 
2.2 Visio
 
一般情况下：导出成emf文件，是矢量图。或者在Visio中直接选中并复制图片到word中，是可以编辑的矢量图。
 
特殊情况：图片中有阴影，此时后续若用Adobe PDF打印时无法正常显示阴影，可以导出成300dpi的.tif
 
2.3 PPT
 
一般情况下：选中图片，右键另存为图片，选择格式为emf文件，是矢量图。
 
特殊情况：图片中有阴影，此时后续若用Adobe PDF打印时无法正常显示阴影，此时可以导出成 .tif 或 .png。避免导出.jpg，因为压缩得比较狠。
 
显示效果一般是： .tif > .png > .jpg
 
3. 导出PDF
 
3.1 利用Word导出功能，创建 PDF
 
3.1.1 优缺点：
 
优点 
  
可以自动生成PDF书签，见：如何将WORD文档转为PDF文档（带目录）
 
缺点 
  
无法嵌入所有字体，可能导出PDF时公式显示不全。见：在 Word 或 PowerPoint 中嵌入字体
无法自由设置图片的压缩程度，导出时可能模糊
 
 
3.1.2 具体操作：
 

 并参考：避免Word转成PDF时图片有黑底
 
3.2 利用Word打印功能，选择 Adobe PDF
 
3.2.1 优缺点：
 
优点 
  
能够嵌入字体，避免导出PDF时公式显示不全。见：IEEE Xplore PDF-Checker遇到的问题以及解决方案
能够自由设置图片的压缩程度。见：word中插入高分辨率图片，并且保存为PDF图片仍然高清的方法
 
缺点 
  
无法自动生成PDF书签
 
 
3.2.2 具体操作：
 

 并参考 3.2.1 优缺点 中的相关链接。
 
自己设置好的一份Adobe设置：(待审核)