pdf-craft 1.0.0rc9

PDF craft can convert PDF files into various other formats. This project will focus on processing PDF files of scanned books.

pdf-craft

将 PDF 文件转换为各种其他格式的工具。本项目专注于处理扫描书籍的 PDF 文件，支持 OCR 识别、表格提取、公式识别等功能。

功能特性

• PDF 转 Markdown：将 PDF 文件转换为 Markdown 格式，保留文档结构
• PDF 转 EPUB：将 PDF 文件转换为电子书格式，支持自定义书籍元信息
• OCR 文字识别：支持扫描版 PDF 的文字识别
• 表格识别：智能识别并提取 PDF 中的表格内容
• 公式识别：支持 LaTeX 格式的数学公式识别
• 脚注支持：可选择是否包含文档中的脚注内容
• 进度追踪：实时显示 OCR 处理进度

系统要求

• Python 3.10 - 3.13
• （可选）NVIDIA GPU 支持 CUDA 11.8、12.1 或 12.4

安装说明

CPU 版本（仅文本处理，无 OCR 功能）

pip install pdf-craft

GPU 版本（支持 OCR、表格识别、公式识别）

根据你的 CUDA 版本选择对应的安装命令：

CUDA 11.8：

pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pdf-craft[gpu]

CUDA 12.1（推荐）：

pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pdf-craft[gpu]

CUDA 12.4：

pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 pdf-craft[gpu]

验证安装

运行以下命令验证 GPU 是否正确配置：

python -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')"

如果显示 CUDA available: True，说明 GPU 配置成功。

使用方法

PDF 转 Markdown

from pathlib import Path
from pdf_craft import transform_markdown, OCREventKind

transform_markdown(
    pdf_path=Path("input.pdf"),
    markdown_path=Path("output.md"),
    markdown_assets_path=Path("images"),  # Markdown 中图片的相对路径
    analysing_path=Path("analysing"),     # 分析文件输出目录（可选）
    models_cache_path=Path("models-cache"),  # 模型缓存目录（可选）
    includes_footnotes=True,              # 是否包含脚注
    generate_plot=True,                   # 是否生成绘图分析文件
    on_ocr_event=lambda e: print(f"OCR {OCREventKind(e.kind).name} - 页面 {e.page_index}/{e.total_pages} - {e.cost_time_ms}ms"),
)

PDF 转 EPUB

from pathlib import Path
from pdf_craft import transform_epub, OCREventKind, TableRender, LaTeXRender, BookMeta

transform_epub(
    pdf_path=Path("input.pdf"),
    epub_path=Path("output.epub"),
    analysing_path=Path("analysing"),     # 分析文件输出目录（可选）
    models_cache_path=Path("models-cache"),  # 模型缓存目录（可选）
    includes_footnotes=True,              # 是否包含脚注
    generate_plot=True,                   # 是否生成绘图分析文件
    table_render=TableRender.HTML,        # 表格渲染方式：HTML 或 MARKDOWN
    latex_render=LaTeXRender.MATHML,      # 公式渲染方式：MATHML 或 LATEX
    on_ocr_event=lambda e: print(f"OCR {OCREventKind(e.kind).name} - 页面 {e.page_index}/{e.total_pages} - {e.cost_time_ms}ms"),
    book_meta=BookMeta(
        title="书籍标题",
        authors=["作者1", "作者2"],
    ),
)

参数说明

transform_markdown 参数

• pdf_path: PDF 文件路径
• markdown_path: 输出的 Markdown 文件路径
• markdown_assets_path: Markdown 中引用的图片资源相对路径
• analysing_path: （可选）分析过程文件的输出目录，用于调试
• models_cache_path: （可选）AI 模型缓存目录，避免重复下载
• includes_footnotes: 是否包含脚注内容（默认 True）
• generate_plot: 是否生成分析图表（默认 False）
• on_ocr_event: OCR 进度回调函数

transform_epub 参数

除了 transform_markdown 的参数外，还包括：

• epub_path: 输出的 EPUB 文件路径
• table_render: 表格渲染方式
  • TableRender.HTML: 使用 HTML 表格
  • TableRender.MARKDOWN: 使用 Markdown 表格
• latex_render: 公式渲染方式
  • LaTeXRender.MATHML: 使用 MathML 格式
  • LaTeXRender.LATEX: 使用 LaTeX 格式
• book_meta: 书籍元信息（BookMeta 对象）
  • title: 书籍标题
  • authors: 作者列表

OCREventKind 事件类型

• OCREventKind.START: OCR 开始
• OCREventKind.PROGRESS: OCR 进行中
• OCREventKind.COMPLETE: OCR 完成

示例脚本

项目提供了两个示例脚本，位于 scripts/ 目录：

• gen_md.py - PDF 转 Markdown 的完整示例
• gen_epub.py - PDF 转 EPUB 的完整示例

开发

安装开发依赖

poetry install

运行测试

poetry run pytest

代码检查

poetry run pylint pdf_craft

许可证

本项目基于 MIT 许可证 开源。

相关链接

• 项目主页
• GitHub 仓库
• doc-page-extractor - 核心 OCR 依赖

贡献

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