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TextPage (テキストページ)

このクラスは、文書ページに表示されるテキストと画像を表します。すべての MuPDF document types がサポートされています。

テキストページを作成する通常の方法は、DisplayList.get_textpage() および Page.get_textpage() です。このクラスにはメソッドのセットが制限されているため、Page (ページ) 内にはより使いやすいラッパーが存在します。この表の最後の列には、対応する Page (ページ) メソッドが示されています。

このクラスに関する詳細な説明については、付録2を参照してください。

メソッド	説明	page get_textまたはsearchメソッド
extractText()	プレーンテキストを抽出します	"text"
extractTEXT()	前述の同義語	"text"
extractBLOCKS()	ブロックにグループ化されたプレーンテキスト	"blocks"
extractWORDS()	すべての単語とそのバウンディングボックス	"words"
extractHTML()	HTML形式のページコンテンツ	"html"
extractXHTML()	XHTML形式のページコンテンツ	"xhtml"
extractXML()	XML形式のページテキスト	"xml"
extractDICT()	辞書 形式のページコンテンツ	"dict"
extractJSON()	JSON形式のページコンテンツ	"json"
extractRAWDICT()	辞書 形式のページコンテンツ	"rawdict"
extractRAWJSON()	JSON形式のページコンテンツ	"rawjson"
search()	ページ内の文字列を検索します	Page.search_for()

クラスAPI

class TextPage

extractText(sort=False)

extractTEXT(sort=False)

ページの完全なテキストの文字列を返します。テキストはUTF-8ユニコードで、文書作成時に指定された順序と同じです。

パラメータ:

sort (bool) -- (new in v1.19.1) sort the output by vertical, then horizontal coordinates. In many cases, this should suffice to generate a "natural" reading order.

戻り値の型:

str

extractBLOCKS()

テキストページの内容を、ブロックごとにグループ化されたテキスト行のリストとして返します。各リストアイテムは次のようになります:

(x0, y0, x1, y1, "lines in the block", block_no, block_type)

最初の4つのエントリはブロックのbbox座標で、ブblock_type は画像ブロックの場合は1、テキストの場合は0です。block_no はブロックのシーケンス番号です。複数のテキスト行は改行で結合されます。

画像ブロックの場合、そのbboxと画像メタ情報を含むテキスト行が含まれますが、画像の内容は含まれません。

これは、必要な読み取り順序でプレーンテキストを出力するのに十分な情報を持つ高速なメソッドです。

戻り値の型:

list

extractWORDS(delimiters=None)

• Changed in v1.23.5: added delimiters parameter

テキストページの内容を、bbox情報を持つ単語のリストとして返します。このリストのアイテムは次のようになります:

(x0, y0, x1, y1, "word", block_no, line_no, word_no)

パラメータ:

delimiters (str) -- (new in v1.23.5) use these characters as additional word separators. By default, all white spaces (including the non-breaking space 0xA0) indicate start and end of a word. Now you can specify more characters causing this. For instance, the default will return "john.doe@outlook.com" as one word. If you specify delimiters="@." then the four words "john", "doe", "outlook", "com" will be returned. Other possible uses include ignoring punctuation characters delimiters=string.punctuation. The "word" strings will not contain any delimiting character.

This is a high-speed method which e.g. allows extracting text from within given areas or recovering the text reading sequence.

戻り値の型:

list

extractHTML()

HTML形式の文字列としてのテキストページの内容を返します。このバージョンには完全なフォーマットと位置情報が含まれています。画像も含まれており（base64文字列としてエンコードされています）、Pythonで出力を解釈するためにはHTMLパッケージが必要です。インターネットブラウザはこの情報を適切に表示できるはずですが、HTML出力の品質の制御 を参照してください。

戻り値の型:

str

extractDICT(sort=False)

TextPageの内容をPythonの辞書として取得します。HTMLと同じ情報の詳細を提供します。構造については以下を参照してください。

パラメータ:

sort (bool) -- (new in v1.19.1) sort the output by vertical, then horizontal coordinates. In many cases, this should suffice to generate a "natural" reading order.

戻り値の型:

dict

extractJSON(sort=False)

TextPageの内容をJSON形式の文字列として取得します。json.dumps(TextPage.extractDICT()) によって作成されます。これは過去の互換性のために含まれています。おそらく、結果をファイルに出力する際にのみこのメソッドを使用するでしょう。このメソッドはバイナリ画像データを検出し、それらをBase64エンコードされた文字列に変換します。

パラメータ:

sort (bool) -- (new in v1.19.1) sort the output by vertical, then horizontal coordinates. In many cases, this should suffice to generate a "natural" reading order.

戻り値の型:

str

extractXHTML()

TextPageの内容をXHTML形式の文字列として取得します。テキスト情報の詳細は extractTEXT() と比較できますが、画像も含まれます（Base64エンコードされています）。このメソッドは元の視覚的な外観を再作成しようとしません。

戻り値の型:

str

extractXML()

TextPageの内容をXML形式の文字列として取得します。これにはページ上の各文字に関する完全なフォーマット情報が含まれています：フォント、サイズ、行、段落、位置、色など。画像は含まれていません。Pythonで出力を解釈するにはXMLパッケージが必要です。

戻り値の型:

str

extractRAWDICT(sort=False)

TextPageの内容をPythonの辞書として取得します。技術的には extractDICT() と類似しており、その情報をサブセットとして含みます（画像も含まれます）。詳細については以下を参照してください。

パラメータ:

sort (bool) -- (new in v1.19.1) sort the output by vertical, then horizontal coordinates. In many cases, this should suffice to generate a "natural" reading order.

戻り値の型:

dict

extractRAWJSON(sort=False)

TextPageの内容をJSON形式の文字列として取得します。json.dumps(TextPage.extractRAWDICT()) によって作成されます。おそらく、結果をファイルに出力する際にのみこのメソッドを使用するでしょう。このメソッドはバイナリ画像データを検出し、それらをBase64エンコードされた文字列に変換します。

パラメータ:

sort (bool) -- (new in v1.19.1) sort the output by vertical, then horizontal coordinates. In many cases, this should suffice to generate a "natural" reading order.

戻り値の型:

str

search(needle, quads=False)

• 変更内容 v1.18.2

文字列 を検索し、見つかった位置のリストを返します。

パラメータ:

• needle (str) -- 検索対象の文字列。ASCII文字だけで構成されている場合、大文字と小文字はすべて一致します。これはまだ、例えば "Ä" と "ä" のような場合には機能しません。

• quads (bool) -- 長方形の代わりに四辺形を返すかどうか。

戻り値の型:

list

戻り値:

見つかった needle の出現箇所を囲む Rect (矩形) または Quad (クアッド) オブジェクトのリスト。検索文字列にはスペースが含まれる可能性があるため、その部分が異なる行に存在することがあります。この場合、複数の長方形（または四辺形）が返されます （v1.18.2 で変更） 。このメソッドは 今ではハイフネーションに対応しており 、例えば "method" が "meth-" と "od" という2つの部分に分かれている場合でも、"meth"（ハイフンなし）と "od" の2つの長方形が含まれます。

注釈

v1.18.2 での変更内容の概要：

1. hit_max パラメータが削除され、すべてのヒットが常に返されます。

2. TextPage (テキストページ) の Rect (矩形) パラメータが尊重され、この領域内のテキストのみが検査されます。完全に含まれる bboxes を持つ文字のみが考慮されます。Page.search_for() のラッパーメソッドも対応するクリップパラメータをサポートしています。

3. ハイフネーションされた単語 も見つかります。

4. 同じ行内の 重複する長方形 は自動的に結合されます。このような分割は、同じ検索対象の一部を含む複数のマークコンテンツグループによって作成されたアーティファクトと仮定されます。

例：Quad 対 Rect：needle "pymupdf" を検索する場合、対応するエントリは青い長方形であるか、quads が指定された場合は四辺形 Quad(ul, ur, ll, lr) になります。

rect

テキストページに関連付けられた矩形。これは、作成ページの矩形または Page.get_textpage() およびテキスト抽出/検索メソッドの clip パラメーターと一致する場合があります。

注釈

テキスト検索およびほとんどのテキスト抽出の出力は この矩形に制限されます。ただし、(X)HTMLおよびXMLの出力は常にフルページを抽出します。

辞書出力の構造

TextPage.extractDICT()、TextPage.extractJSON() 、TextPage.extractRAWDICT() 、TextPage.extractRAWJSON() は、ページのテキストおよび画像コンテンツを含む辞書を返します。これらの4つのメソッドの辞書構造はほぼ同じです。これらは、ブロック、行、スパン、文字の情報階層をテキストページにできるだけ正確にマップし、各要素を独自のサブ辞書で表現することを目指しています。

• ページ は ブロック辞書 のリストから構成されます。

• (テキスト) ブロック は、行辞書 のリストから構成されます。

• 行 は、スパン辞書 のリストから構成されます。

• スパン は、テキスト自体またはRAWバリアントの場合、文字辞書 のリストから構成されます。

• RAWバリアント：文字 はその起源、bbox、およびUnicodeの辞書です。

ここでのすべてのPyMuPDFジオメトリオブジェクト（ポイント、矩形、行列）は、rect_like タプル の形式で Rect (矩形) などの代わりに使用されます。これは、パフォーマンスとメモリの考慮事項からです。

• このコードはCで書かれており、Pythonタプルは簡単に生成できます。一方、ジオメトリオブジェクトはPythonソースでのみ定義されています。 各Pythonタプルを対応するジオメトリオブジェクトに変換することは、実行時間を大幅に（かつ不必要に）増加させるでしょう。

• 4つのタプルは約168バイト、対応する Rect (矩形) は472バイトです - サイズのほぼ3倍です。テキストが豊富なページの「dict」辞書には300以上のbboxオブジェクトが含まれているため、これらは4タプルとして約50 KBのストレージを必要としますが、Rect (矩形) オブジェクトでは約140 KBです。このようなページの「rawdict」出力は、4,000から5,000 のbboxを含む場合がありますので、この場合は750 KB対2 MBとなります。

また、注意してください。 bboxes （rect_like 4タプル）のみが返され、TextPage (テキストページ) には 完全な位置情報 が含まれていることです - Quad形式で。これはメモリの考慮事項です。quad_like には488バイト（rect_like の3倍のサイズ）が必要です。言及した数の生成されたbboxを考えると、quad_like 情報を返すことは重大な影響を与えるでしょう。

ほとんどの場合、水平テキストのみ を扱っており、bboxは十分な情報を提供します。

さらに、フルクワッド情報は失われていません。必要に応じて、以下のリストから適切な関数を使用して行、スパン、および文字のクワッド情報を回復できます：

• recover_quad() – 完全なスパンのクワッド

• recover_span_quad() – スパンの一部の文字のクワッド

• recover_line_quad() – 行のクワッド

• recover_char_quad() – 文字のクワッド

前述のように、これらの関数を使用する必要があるのは、テキストが 水平に書かれていない 場合 - line["dir"] != (1, 0) - およびテキストマーカーアノテーション（Page.add_highlight_annot() など）でクワッドが必要な場合のみです。

ページ辞書

キー	値
width	clip 矩形の幅 (float)
height	clip 矩形の高さ (float)
blocks	ブロック辞書の list

ブロック辞書

ブロック辞書は、画像ブロック と テキストブロック の2つの異なるフォーマットで提供されます。

• (v1.18.0で変更) - 新しいdictキー number 、ブロック番号。

• (v1.18.11で変更) - 新しいdictキー transform 、画像ブロックの画像変換行列。

• (v1.18.11で変更) - 新しいdictキー size 、画像ブロックのバイト単位の画像サイズ。

画像ブロック：

キー	値
type	1 = 画像 (int)
bbox	ページ上の画像の境界ボックス（rect_like）
number	ブロック数 (int)
ext	画像の種類 (str)、ファイル拡張子として、以下参照
width	元の画像の幅 (int)
height	元の画像の高さ (int)
colorspace	カラースペースのコンポーネント数 (int)
xres	x方向の解像度 (int)
yres	y方向の解像度 (int)
bpc	コンポーネントごとのビット数 (int)
transform	画像矩形を境界ボックスに変換する行列（matrix_like）
size	画像のサイズ（バイト単位）*(int)*
image	画像コンテンツ (bytes)

"ext"キーの可能な値は、"bmp"、"gif"、"jpeg"、"jpx"（JPEG 2000）、"jxr"（JPEG XR）、"png"、"pnm"、および "tiff" です。

注釈

1. ページ上の すべての画像 が画像ブロックとして生成されます。したがって、画像が異なる場所で表示される場合、重複が発生する可能性があります。

2. TextPage (テキストページ) および対応するメソッド Page.get_text() は すべてのドキュメントタイプ で利用可能です。PDFドキュメントの場合、Document.get_page_images() / Page.get_images() は画像リストに関する機能が一部重複しています。ただし、これらのリストは同じアイテムを 含むかどうかは必ずしも保証されません。違いがある場合、その原因はおそらく次のいずれかです。

   • PDFページの「インライン」画像（Adobe PDFリファレンス のページ214を参照）はテキストページに含まれていますが、Page.get_images() には 表示されません。

   • アノテーションにも画像が含まれることがあります。これらは Page.get_images() には 表示されません。

   • テキストページの画像ブロックは、画像の場所 ごとに 生成されます。重複があるかどうかに関係なくです。これは、Page.get_images() では各画像が1回だけリストされる（参照名ごとに）のとは対照的です。

   • ページの object 定義で言及されている画像は、常に Page.get_images() に表示されます [1]。ただし、ページの contents に「表示」コマンドがない場合、画像はテキストページに表示されません。

3. 画像の「変換行列」は、bbox / transform == pymupdf.Rect(0, 0, 1, 1) という式が真である場合の行列です。詳細はこちらを参照してください： 画像変換行列。

テキストブロック：

キー	値
type	0 = テキスト (int)
bbox	ブロックの矩形、rect_like
number	ブロック数 (int)
lines	テキスト行の辞書の list

Line Dictionary

キー	値
bbox	行の矩形、rect_like
wmode	書き込みモード (int)：0 = 水平、1 = 垂直
dir	書き込み方向、point_like
spans	スパン辞書の list

The value of key "dir" is the unit vector dir = (cosine, -sine) of the angle, which the text has relative to the x-axis [2]. See the following picture: The word in each quadrant (counter-clockwise from top-right to bottom-right) is rotated by 30, 120, 210 and 300 degrees respectively.

Span Dictionary

スパンには実際のテキストが含まれています。フォントのプロパティが異なるテキストを含む場合を除き、1行には複数のスパンが含まれます。

• バージョン1.14.17で変更されました：スパンには bbox キーが含まれています（再び）。

• バージョン1.17.6で変更されました：スパンには origin キーも含まれています。

キー	値
bbox	スパンの矩形、rect_like
origin	最初の文字の原点、point_like
font	フォント名 （str）
ascender	フォントのアセンダー （float）
descender	フォントのディセンダー （float）
size	フォントサイズ （float）
flags	フォントの特性 （int）
color	sRGB形式のテキストカラー （int）
text	（extractDICT() のみ）テキスト （str）
chars	（extractRAWDICT() のみ）文字の辞書の*list*

バージョン1.16.0で新しく追加された項目：. 「color」 はsRGB（int）形式でエンコードされたテキストカラーで、例えば赤の場合は0xFF0000です。この整数をフォーマット（r、g、b）（PDFでは0から1の範囲の浮動小数点値） sRGB_to_pdf() または（R、G、B）、sRGB_to_rgb() （整数値で0から255の範囲）に変換するための関数があります。

バージョン1.18.5で新しく追加された項目： 「ascender」 と 「descender」 は、フォントのプロパティで、 fontsize 1に対して提供されます。ディセンダーは負の値であることに注意してください。以下の画像は、他の値やプロパティとの関係を示しています。

これらの数字は、文字（またはスパン）の最小の高さを計算するために使用できます。これは、実際には行の高さを表す「bbox」値ではなく、フォントサイズに完全に合わせるための高さを表します。次のコードは、スパンのbboxを、内部のテキストに完全に合わせる高さが フォントサイズ となるように再計算します：

>>> a = span["ascender"]
>>> d = span["descender"]
>>> r = pymupdf.Rect(span["bbox"])
>>> o = pymupdf.Point(span["origin"])  # its y-value is the baseline
>>> r.y1 = o.y - span["size"] * d / (a - d)
>>> r.y0 = r.y1 - span["size"]
>>> # r now is a rectangle of height 'fontsize'

注意

上記の計算は、より大きな 高さをもたらす可能性があります。これは、OCRedドキュメントなどで発生する可能性があります。MuPDFは、PDFに存在する fontsize から独立して、適切なbboxの高さを見つけ出そうとします。したがって、span["bbox"] の高さが span["size"] よりも大きいことを確認してください。

注釈

PyMuPDFに対して、pymupdf.TOOLS.set_small_glyph_heights(True) を実行して、上記のすべてを自動的に実行するように依頼することができます。これは、すべての後続のテキスト検索とテキスト抽出が、縮小されたグリフの高さを基に行われるようにするためのグローバルパラメータを設定します。

以下は、元のspanの矩形を赤で、再計算された高さを持つ矩形を青で示しています。

"flags" は、フォントのプロパティを表す整数で、最初のビット 0 を除いて次のように解釈されます：

• bit 0: superscripted (2⁰) - フォントのプロパティではなく、MuPDFコードによって検出されます。

• ビット 1: イタリック(2¹)

• ビット 2: セリフ付き (2²)

• ビット 3: モノスペース (2³)

• ビット 4: ボールド (2⁴)

これらの特性は、次のようにテストできます：

>>> if flags & 2**1: print("italic")
>>> # etc.

ビット1からビット4までがフォントのプロパティであり、つまりフォントプログラムにエンコードされています。 ただし、この情報は必ずしも正確または完全ではないことに注意してください。フォントにはしばしば誤ったデータが含まれていることがあります。

文字のディクショナリ、extractRAWDICT()

キー	値
origin	文字の左ベースラインポイント、point_like
bbox	文字の矩形、rect_like
c	文字（ユニコード）

この画像は、文字のbboxとそのquadの関係を示しています：

脚注

[1]

Image specifications for a PDF page are done in a page's (sub-) dictionary, called /Resources. Resource dictionaries can be inherited from any of the page's parent objects (usually the catalog -- the top-level parent). The PDF creator may e.g. define one /Resources on file level, naming all images and / or all fonts ever used by any page. In these cases, Page.get_images() and Page.get_fonts() will consequently return the same lists for all pages. If desired, this situation can be reverted using Page.clean_contents(). After execution, the page's object definition will show fonts and images that are actually used.

[2]

The coordinate systems of MuPDF and PDF are different in that MuPDF uses the page's top-left point as (0, 0). In PDF, this is the bottom-left point. Therefore, the positive direction for MuPDF's y-axis is from top to bottom. This causes the sign change for the sine value here: a negative value indicates anti-clockwise rotation of the text.

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