atlisp-pdf2dwg

把 PDF 图纸/文档转换为可编辑的 DXF（可选 DWG）。

流程：OCR 图文混排 → 原生 PDF 矢量提取 + 位图矢量化 → ezdxf 组装 DXF。

• OCR 图文混排：默认为本地 RapidOCR（PP-OCR，逐行坐标、CPU、快）；可选 surya VLM （整页布局 + 文本，精度高但重）。
• 原生矢量：若 PDF 仍是矢量（含被转曲的文字），直接提取线条，比追踪位图更清晰、更小； 文字块内的字形轮廓会被剔除并替换为真实文字实体。
• 位图矢量化：PDF 内嵌图片先做中值分割颜色量化，再用 potrace 拟合平滑贝塞尔曲线 （回退到 OpenCV 轮廓追踪），随后采样+简化多边形，按原始变换/旋转映射回图纸并裁剪到页面。 相同图片（页眉 logo、二维码等）跨页只追踪一次，并可多进程并行，质量与速度兼顾。
• 默认输出线条（LWPOLYLINE），不用 HATCH。这是实测决定的：同一张图经 LibreDWG 转 DWG， HATCH 版报 249 条 Skip HATCH common handles 告警（填充大面积丢失），线条版只有 1 条。 代价是墨迹召回 84.2% → 68.3%（平铺多段线依赖绘制顺序，HATCH 则是逐环奇偶填充）。 若 DXF 是最终交付、且更在意洞的正确性，可加 --vector-mode rings 改用 HATCH。
• 页面堆叠：多页 PDF 默认纵向堆叠到模型空间，页间留间距；可用 --flat 关闭。

安装

pip install atlisp-pdf2dwg     # 核心（矢量 + OpenCV 位图，不含 OCR）
pip install "atlisp-pdf2dwg[potrace]"  # + potrace 曲线追踪（推荐，图片更精细）
pip install "atlisp-pdf2dwg[rapid]"    # + RapidOCR（推荐的本地 OCR）
pip install "atlisp-pdf2dwg[all]"      # rapid + potrace
pip install "atlisp-pdf2dwg[surya]"    # + surya VLM（可选，重）

需要 DWG 输出时另装 GNU LibreDWG 的 dxf2dwg， 或设置环境变量 PDF2DWG_DXF2DWG=/path/to/dxf2dwg。

命令行

# 默认：RapidOCR + 矢量 + 位图，输出 DXF
pdf2dwg convert 图纸.pdf -o 图纸.dxf

# 指定页码、DPI、关闭位图矢量化
pdf2dwg convert 图纸.pdf --pages 1-5,8 --dpi 300 --no-images

# 只提取矢量+位图（不 OCR，文字保留为轮廓）
pdf2dwg convert 图纸.pdf --no-ocr

# 输出 DWG（需 dxf2dwg）
pdf2dwg convert 图纸.pdf --format dwg

# 复用/缓存 OCR 结果
pdf2dwg convert 图纸.pdf --ocr-cache .ocr_cache

# 图片追踪质量/性能
pdf2dwg convert 图纸.pdf --trace potrace --image-max-dim 1600 --image-colors 8 --jobs 8
pdf2dwg convert 图纸.pdf --trace opencv        # 不装 potrace 时的回退
pdf2dwg convert 图纸.pdf --image-min-area 8 --image-max-polys 20000   # 压体积

# 其它子命令
pdf2dwg ocr 图纸.pdf -o ocr_json --engine rapid
pdf2dwg render 图纸.dxf -o preview.png --scale 1.5
pdf2dwg to-dwg 图纸.dxf
pdf2dwg info                 # 查看引擎与 dxf2dwg 路径

Python API

from pdf2dwg import convert_pdf

convert_pdf(
    "图纸.pdf",
    "图纸.dxf",
    page_spec="1-10",      # 1-based；或 pages=[0,1,2]
    dpi=200,
    ocr="rapid",           # 或 "surya" / None
    images=True,           # 位图矢量化
    vectors=True,          # 原生 PDF 矢量
    stack=True,            # 多页纵向堆叠
    ocr_cache=".ocr_cache",
)

分步使用：

import pymupdf
from pdf2dwg import get_engine, build_dxf, render_page

doc = pymupdf.open("图纸.pdf")
engine = get_engine("rapid")
pages_ocr = {i: engine.run_image(render_page(doc, i, 200), i + 1, 200)
             for i in range(doc.page_count)}
build_dxf("图纸.pdf", "图纸.dxf", pages_ocr=pages_ocr)

输出图层

说明

• 坐标单位与 PDF 一致（points，1 pt = 1/72 inch）。

• 输出为 R2004 DXF：更早的版本无法写出真彩色（420 组码），颜色会全部丢失。

• 默认 --vector-mode rings（HATCH 带洞）；legacy 用平铺 LWPOLYLINE，洞靠绘制顺序 用背景色多边形遮挡，重叠时可能出错。

• 中文文字样式默认字体 simsun.ttc，可在 build_dxf(..., text_font=...) 中修改； 若 CAD 中字体缺失，替换为本地已安装的中文字体即可。

• 位图矢量化对线条图效果最佳；照片类图片会产生较多多边形，可用 --image-min-area / --image-max-polys / --no-images 控制。

• 灰阶抗锯齿归并（默认开启，merge_neutral）：~200 DPI 扫描件里的 0.25 pt 线只有一个 抗锯齿像素，一条黑线会散成 (121,121,121)…(216,216,216) 一整条灰阶，每一级都变成独立的 填充，最浅那级在白纸上基本看不见。现���把严格中性灰（max-min ≤ 12）归并到最深的一档， 并合并标签消除重复环。只处理中性灰是有意为之：封面的米色 (200,197,185) 通道差为 15、 蓝色 logo 根本不是中性色，都会被保留。实测墨迹召回 70.1% → 82.0%，实体数 −19.8%。 用 vectorize_image(..., merge_neutral=False) 可关闭。

• 合并后的中性灰掩膜再做 3×3 形态学闭运算（neutral_close，默认 3）。合并会交错灰阶各级，掩膜边界呈阶梯状，产生大量冗余环。只对这一个标签做闭运算即可：9 页实测召回 82.0% → 84.2%，IoU 0.482 → 0.487，实体数 −9.4%，体积 −8.0%（第 5 页 2.18 → 1.59 MB）。注意闭运算会让笔画略微变粗，rgb_mae 会上升。

• --image-max-dim（默认 600）是体积与保真的主要开关。绝大多数内嵌图实际放置尺寸 远小于其像素尺寸，600 已足够；只有当某页把扫描图放大显示时（如 2500px 的图放到 700pt 宽）才需要调到 1000~1600，否则细线会丢。

• 质量度量工具。ink_iou / pct_bad_px 是灰度的，对颜色完全失明——把整张图压成 单一墨色也能拿高 IoU。所以务必同时看 ink_colour_acc 与 rgb_mae：

  python tools/compare_modes.py 图纸.pdf --pages 1-5 --dpi 100   # legacy vs rings
  python tools/auto_tune.py    图纸.pdf --pages 1-61              # 逐文档评估追踪参数
  

• --auto-tune N（实验性）会抽样 N 页评估追踪参数并采纳胜出者。它只在超过保守阈值时 才改变配置；在参考图纸上它的建议在未抽样页上反而更差（颜色 −1.2 点、实体 +4.6%， 仅换 +0.005 IoU），因此默认值被保留。建议先用 tools/auto_tune.py 诊断再决定。

开发

pip install -e ".[dev,rapid]"
pytest
ruff check src tests tools    # 硬闸门：只查真 bug
python -m build

许可

MIT