用 Python 自动化将 PDF 中的图片、表格、文本“一锅端”并分类存储！

在日常办公中，PDF 文档既是资料分享的常见格式，也常常让人“提取素材”寸步难行：手动截屏、复制表格、OCR 文字……重复操作耗时又易出错。今天，教你用 Python 自动化脚本，一次性将 PDF 中的 图片、表格、文本 分离，分别存成独立文件夹，解放双手！

01 办公素材分离的痛点
截图耗时：手动截图再裁剪，图片不够清晰，还要用 PS 二次处理；
表格难拿：复制粘贴浪费格式，Excel 排版全乱；
文本提取：选中复制常常漏字、排版乱序，还要再校对；
重复劳动：客户/同事更新版本，又得重来一次。
如果有个脚本，打开 PDF 一键搞定，就能把三类素材“荡涤”出来，后续制作 PPT、报告、文章都省心省力！
02 核心库 & 功能速览

03 分离图片：PyMuPDF 极速提取

要点解析：
get_images(full=True) 列出所有嵌入资源；
extract_image 拿到二进制并带上扩展名。
04 分离表格：Camelot/Tabula 高效抓取

选择指南：
lattice：适合带网格线的表格；
stream：适合连续文本对齐的表格。
如果你偏好 Java 版 Tabula，也可以用 tabula-py：

05 分离文本：pdfplumber 精准抽取

进阶提示：
page.extract_words() 可按单词/位置提取，便于精细排版；
对扫描件可先截图转图片，再跑 OCR。
06 扩展：OCR 文字识别（扫描版）

优化思路：
先用 Pillow 做二值化/去噪；
配置 tesseract 路径：pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Tesseract-OCR\tesseract.exe"。
07 一键运行 & 项目结构建议
建议目录结构：

写一个主脚本 main.py，按需调用即可：

模块化拆分：按功能拆脚本，维护更轻松；
定时批量：用 schedule 或 cron ，轻松做夜间自动处理；
二次加工：把表格载入 pandas，做统计/可视化；把图片自动入库，生成素材库；文字生成报告或接入 NLP 分析。
只需几行脚本，就能将 PDF 中的图片、表格、文本彻底分离，为后续可视化、建模、报告撰写打下坚实基础。快把这套“神器”部署到你的办公流程里，真正实现自动化，解放双手、专注思考！