Функция Azure Python: невозможно открыть изображение '': Нет такого файла или каталога @ error/blob.c/OpenBlob/3537

Здравствуйте, гуру Python Azure,

Я хочу создать локальную функцию Azure Python, которая считывает данные в формате PDF из файла и преобразует их в jpeg, поэтому я использую imagemagick и связыватель python для imagemagick. Сначала я создаю функцию Python, которая успешно работает локально без локальной функции Azure Python. Затем я реорганизую код в локальную функцию Azure Python, запускаю его и получаю следующее сообщение.

unable to open image 'data/Stephan.pdf': No such file or directory @ error/blob.c/OpenBlob/3537

Ниже код функции Python:

def convertToJPEG(pdf_url):
    try:
        print(pdf_url) 
        pdf = wi(filename= pdf_url, resolution= 300)
        print('Read Succesfull')
        pdfImage = pdf.convert('jpeg')
        print('Converted')
        imageBlobs = []
        for img in pdfImage.sequence:
            imgPage = wi(image=img)
            imageBlobs.append(imgPage.make_blob('jpeg'))
    
        return imageBlobs

Подскажите, пожалуйста, как решить эту проблему! Или есть другие способы сделать это?

python-3.x azure-functions magickwand

27.09.2020

Ответы:

Установите pdf2image и poppler,

Затем сделайте следующее:

import logging

import azure.functions as func
from pdf2image import convert_from_path

def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    path = 'data/Stephan.pdf'
    pages = convert_from_path(path, 500)
    for page in pages:
        page.save('data/out.jpg', 'JPEG')
    return func.HttpResponse(
            "This HTTP triggered function executed successfully",
            status_code=200
    )

Это структура моего функционального приложения:

28.09.2020

Новые материалы

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…

Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей

В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT

BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Startup Data Visualization Neural Networks Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning