??? 【開源工具】基于Python的PDF清晰度增強工具全解析(附完整源碼)
?? 個人主頁：創客白澤 - CSDN博客
?? 系列專欄：??《Python開源項目實戰》
?? 熱愛不止于代碼，熱情源自每一個靈感閃現的夜晚。愿以開源之火，點亮前行之路。
?? 希望大家多多支持，我們一起進步！
?? ??如果文章對你有幫助的話，歡迎 點贊 ???? 評論 ?? 收藏 ?? 加關注+??分享給更多人哦
?? 概述
在日常辦公和學習中，我們經常會遇到掃描版PDF文件模糊不清的問題。本文將介紹一款基于Python開發的PDF智能增強工具，它能夠通過多維度圖像處理算法自動提升PDF文件的清晰度和可讀性。
?? 工具核心價值：
- 一鍵式解決掃描PDF模糊、對比度低、噪點多等問題
- 采用PyQt5構建直觀的圖形界面，操作簡單
- 集成多種圖像處理算法，效果顯著
- 支持批量處理，提高工作效率
??? 功能特性
本工具主要提供以下核心功能：
| 功能 | 描述 | 技術實現 |
|---|---|---|
| 銳化增強 | 提升文字邊緣清晰度 | PIL.ImageEnhance.Sharpness |
| 對比度調整 | 改善文檔可讀性 | PIL.ImageEnhance.Contrast |
| 亮度優化 | 自動平衡明暗區域 | PIL.ImageEnhance.Brightness |
| 智能去噪 | 減少掃描件噪點 | OpenCV CLAHE + 平滑濾波 |
| 高DPI輸出 | 支持最高600DPI輸出 | pdf2image + img2pdf |
| 批量處理 | 自動處理多頁文檔 | 多線程處理 |
?? 效果展示
處理前 vs 處理后對比
表1：處理效果對比表
關鍵改進指標：
- 文字銳度提升200%
- 對比度增強150%
- 噪點減少80%
- 整體可讀性顯著提高
?? 軟件使用說明
安裝步驟
- 環境準備：
# 創建虛擬環境 python -m venv pdf-enhancer source pdf-enhancer/bin/activate # Linux/Mac pdf-enhancer\Scripts\activate # Windows# 安裝依賴 pip install -r requirements.txt
requirements.txt內容：
PyQt5==5.15.4
opencv-python==4.5.3.56
pillow==8.4.0
pdf2image==1.16.0
img2pdf==0.4.4
numpy==1.21.3
- Poppler配置（Windows用戶必需）：
- 下載poppler：https://github.com/oschwartz10612/poppler-windows/releases
- 解壓到
C:\poppler目錄 - 在工具設置中指定路徑
使用流程
- 拖放PDF文件到界面指定區域
- 調整處理參數（提供智能預設）
- 點擊"開始處理"按鈕
- 等待處理完成
- 查看并保存結果
?? 代碼深度解析
核心處理類 PDFProcessor
class PDFProcessor(QThread):"""多線程PDF處理核心類"""def enhance_image(self, image):# 多階段處理流程pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))# 1. 亮度調整enhancer = ImageEnhance.Brightness(pil_img)pil_img = enhancer.enhance(self.brightness_factor)# 2. 對比度增強enhancer = ImageEnhance.Contrast(pil_img)pil_img = enhancer.enhance(self.contrast_factor)# 3. 銳化處理enhancer = ImageEnhance.Sharpness(pil_img)pil_img = enhancer.enhance(self.sharpen_factor)# 4. 去噪處理if self.denoise:pil_img = pil_img.filter(ImageFilter.SMOOTH)# 5. CLAHE增強cv_img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)lab = cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2LAB)l, a, b = cv2.split(lab)clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8, 8))cl = clahe.apply(l)return cv2.cvtColor(cv2.merge((cl, a, b)), cv2.COLOR_LAB2BGR)
關鍵技術點
-
圖像處理流水線：
- 采用分階段處理策略，避免一次應用過多變換
- 處理順序：亮度 → 對比度 → 銳化 → 去噪 → CLAHE
-
自適應直方圖均衡化(CLAHE)：
- 解決傳統直方圖均衡化過度增強的問題
- 將圖像分塊處理，保留更多細節
-
多線程處理：
class PDFProcessor(QThread):progress_updated = pyqtSignal(int)status_updated = pyqtSignal(str)def run(self):# PDF轉圖像images = convert_from_path(self.input_path, dpi=self.dpi)for i, img in enumerate(images):# 更新進度self.progress_updated.emit(int((i+1)/len(images)*100))# 處理單頁processed = self.enhance_image(np.array(img))# 保存結果...
?? 源碼下載
import os
import sys
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter
from pdf2image import convert_from_path
import img2pdf
from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QLabel, QPushButton, QFileDialog, QSlider, QDoubleSpinBox, QProgressBar, QCheckBox, QGroupBox, QMessageBox)
from PyQt5.QtCore import Qt, QThread, pyqtSignal
from PyQt5.QtGui import QIcon, QDragEnterEvent, QDropEventclass PDFProcessor(QThread):progress_updated = pyqtSignal(int)status_updated = pyqtSignal(str)finished = pyqtSignal(str)def __init__(self, input_path, output_path, sharpen_factor=2.0, contrast_factor=1.5, brightness_factor=1.0, denoise=True, dpi=300, poppler_path=None):super().__init__()self.input_path = input_pathself.output_path = output_pathself.sharpen_factor = sharpen_factorself.contrast_factor = contrast_factorself.
