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OCRmyPDF-AIH

批量 PDF OCR 处理管线,支持 Tesseract / Calamari 双后端

Python 3.11+ License: MPL-2.0


项目定位

OCRmyPDF-AIH 是 AIH-Infra(人文学科人工智能基础设施) 的 OCR 处理组件,基于 OCRmyPDF v17.2.0 构建。

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  应用层                                          │
│  朴素 RAG → Graph RAG → Agent RAG               │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  0.5 层:經緯·Contexture                         │
│  页码锚点 · 边注识别 · 行内注 · 模板 · 配置共享   │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  OCR 层:OCRmyPDF-AIH  ← 本项目                 │
│  Tesseract · Calamari · 批量处理 · Web UI        │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  基础层:PDF 解析                                │
│  Ghostscript · pdftext · pypdfium2              │
└─────────────────────────────────────────────────┘

OCRmyPDF-AIH 为扫描版 PDF 添加可搜索的 OCR 文字层,输出标准 PDF/A 文件。这些文件随后可被 經緯·Contexture 进一步处理为带页码锚点的结构化 Markdown,进入学术 RAG 检索流程。

相比上游 OCRmyPDF 的增强

特性 OCRmyPDF OCRmyPDF-AIH
OCR 后端 Tesseract Tesseract + Calamari GPU
使用方式 CLI CLI + Streamlit Web UI
批量处理 逐文件命令行 Web UI 多文件批量 + ZIP 打包下载
进度显示 文件级 页面级实时进度
语言选择 手动指定 自动检测已安装语言包
参数调优 CLI 参数 可视化面板(OCR 模式、预处理、输出格式)

快速开始

环境要求

  • Python 3.11 / 3.12 / 3.13
  • Windows 10/11、macOS 或 Linux
  • Ghostscript、Tesseract OCR

一键安装

Windows: 双击 install.bat

macOS:

chmod +x install.command start.command install.sh start.sh
# 然后双击 install.command

Linux:

chmod +x install.sh start.sh
./install.sh

安装脚本会自动创建虚拟环境、安装依赖,并尝试自动安装 Tesseract(失败时提示手动安装)。

pip 安装

pip install ocrmypdf-aih-infra

启动 Web UI

Windows: 双击 start.bat

macOS / Linux: ./start.sh

浏览器访问 http://localhost:6106

Calamari GPU 后端

OCRmyPDF-AIH 支持通过远程 API 调用 Calamari OCR GPU 服务,适用于需要高精度历史文献识别的场景。

在 Web UI 侧边栏选择 Calamari 后端,填入服务地址即可使用。

上游功能

OCRmyPDF-AIH 完整保留了 OCRmyPDF 的所有功能:

  • 生成可搜索的 PDF/A 文件
  • 支持 100+ 语言(Tesseract 语言包)
  • 页面旋转校正、倾斜校正、图像清理
  • 多核并行处理
  • 无损 OCR 层注入
  • PDF 图像优化
  • 插件系统

CLI 用法与上游完全兼容:

ocrmypdf -l chi_sim+eng --deskew input.pdf output.pdf

详细文档参见 OCRmyPDF 官方文档

关于 AIH-Infra

AIH-Infra(人文学科人工智能基础设施) 致力于为人文学科研究者提供可追溯、可验证、可传承的 AI 工具链。

  • 材料线經緯·Contexture(文献数字化与结构化)
  • OCR 层:OCRmyPDF-AIH(本项目,PDF OCR 处理)
  • 系统线:学术 RAG 知识库与检索系统

核心原则:每一条 AI 生成的回答,都必须能够返回原书的那一页。

许可证

本项目基于 Mozilla Public License 2.0 (MPL-2.0) 发布,与上游 OCRmyPDF 保持一致。

致谢

作者

Güriedrich & BaireinholdAIH-Infra

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MD5 18e9a5329ae86f09f835a7bd102838c1
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SHA256 0dfc0cc7544bb7aa702e50f1886ec973cc3dcb6c4c028d91fa3f3b17e9a28fe4
MD5 d41b7d2d54611499d88108e7f1089678
BLAKE2b-256 af05bcab2bb05403714cc3f04fb9b0a7cb486e13b051de971d5b33c95e8ca8fe

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