本文主要是介绍基于MinerU的PDF解析API，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！
基于MinerU的PDF解析API
- MinerU的GPU镜像构建
- 基于FastAPI的PDF解析接口
支持一键启动，已经打包到镜像中，自带模型权重，支持GPU推理加速，GPU速度相比CPU每页解析要快几十倍不等
主要功能
- 删除页眉、页脚、脚注、页码等元素，保持语义连贯
- 对多栏输出符合人类阅读顺序的文本
- 保留原文档的结构，包括标题、段落、列表等
- 提取图像、图片标题、表格、表格标题
- 自动识别文档中的公式并将公式转换成latex
- 自动识别文档中的表格并将表格转换成latex
- 乱码PDF自动检测并启用OCR
- 支持CPU和GPU环境
- 支持windows/linux/mac平台
具体原理
请见PDF-Extract-Kit:https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit/blob/main/README-zh_CN.md
PDF文档中包含大量知识信息，然而提取高质量的PDF内容并非易事。为此，我们将PDF内容提取工作进行拆解：
- 布局检测：使用
LayoutLMv3模型进行区域检测，如图像，表格,标题,文本等； - 公式检测：使用
YOLOv8进行公式检测，包含行内公式和行间公式； - 公式识别：使用
UniMERNet进行公式识别； - 表格识别：使用
StructEqTable进行表格识别； - 光学字符识别：使用
PaddleOCR进行文本识别；
镜像地址：
阿里云地址：docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/quincyqiang/mineru:0.2-models
dockerhub地址：docker pull quincyqiang/mineru:0.2-models
启动命令：
docker run -itd --name=mineru_server --gpus=all -p 8888:8000 quincyqiang/mineru:0.2-models
具体截图请见博客：https://blog.csdn.net/yanqianglifei/article/details/141979684
启动日志：
输入参数：
访问地址：
http://localhost:8888/docshttp://127.0.01:8888/docs
解析效果：
返回内容字段包括:dict_keys([‘layout’, ‘info’, ‘content’])
其中content是一个字典列表：
{'type': 'text', 'text': '现在我们知道：价值实体就是劳动；劳动量的尺度就是劳动持续时间。', 'page_idx': 5
}
这篇关于基于MinerU的PDF解析API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！
