PDF-Extract-Kit提取PDF数据

本文主要是介绍PDF-Extract-Kit提取PDF数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

链接：
https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit

记录一下

首先是clone该项目，
然后新建一个虚拟环境
进入环境，进入项目
https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit?tab=readme-ov-file#installation-guide

如果报错没有PIL.Image.LINEAR，就

pip uninstall detectron2
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
python -m pip install -e detectron2

然后下载模型：

git lfs clone https://huggingface.co/wanderkid/PDF-Extract-Kit

这一步是得到一个文件夹，里面有models文件夹，把models替换到上面clone的项目的models，这样才能有权重。

最后放入pdf文件，run

nohup python pdf_extract.py --pdf ../data/mrag.pdf --output ../output --vis > log.log 2>&1 &

最后提取为json保存

PDF-Extract-Kit输出格式

{"layout_dets": [    # 页中的元素{"category_id": 0, # 类别编号， 0~9，13~15"poly": [136.0, # 坐标为图片坐标，需要转换回pdf坐标, 顺序是 左上-右上-右下-左下的x,y坐标781.0,340.0,781.0,340.0,806.0,136.0,806.0],"score": 0.69,   # 置信度"latex": ''      # 公式识别的结果，只有13,14有内容，其他为空，另外15是ocr的结果，这个key会换成text},...],"page_info": {         # 页信息：提取bbox时的分辨率大小，如果有缩放可以基于该信息进行对齐"page_no": 0,      # 页数"height": 1684,    # 页高"width": 1200      # 页宽}
}{0: 'title',              # 标题1: 'plain text',         # 文本2: 'abandon',            # 包括页眉页脚页码和页面注释3: 'figure',             # 图片4: 'figure_caption',     # 图片描述5: 'table',              # 表格6: 'table_caption',      # 表格描述7: 'table_footnote',     # 表格注释8: 'isolate_formula',    # 行间公式（这个是layout的行间公式，优先级低于14）9: 'formula_caption',    # 行间公式的标号13: 'inline_formula',    # 行内公式14: 'isolated_formula',  # 行间公式15: 'ocr_text'}              # ocr识别结果

这篇关于PDF-Extract-Kit提取PDF数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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