工具分享 | PDF文档解析工具PyMuPDF

1 需求描述

最近工作需要++从PDF文档中按照章节解析出对应的文本和图片(后续可能还会有表格)++ ，经过调研，找到了一个功能强大的解析工具MuPDF，对应的Python包是PyMuPDF。本篇博客记录使用它来实现具体功能。

官方文档：https://pymupdf.readthedocs.io/en/latest/index.html

2 利用书签中标题划分章节

在PDF中，点击书签或者目录页中具体一个标题时，文档页面会跳转到对应的章节，"跳转"的实现说明了其背后有一套机制(交叉引用)，记录了各级标题和正文页面的对应关系。

PyMuPDF解析书签中各层级标题的接口为Document.get_toc()，该接口可以返回书签的层级、名称、点击它跳转到的页码及具体到目标页的哪个位置。

接口介绍

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get_toc(simple=True/False)

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# 参数simple=True时，返回简单版本的各级目录，包括[标题层级, 标题名称，跳转到的页码]，例如：
[
2,             // 第二级
'旅行规划',     // 名称
9,             // 对应正文的第9页(该字段index从1开始)
]

python 复制代码

# 参数simple=False时，在跳转到的页码基础上，增加了'to'指向跳转页具体的坐标点(x, y)
[2, '用户手册介绍 ', 9, 
{'kind': 1, 'xref': 3112, 
'page': 8, 'to': Point(43.937, 29.877015), 
'zoom': 0.0, 'collapse': False
}]

详细文档

利用对书签的解析，获取到了:

(1)文档的层级关系: 包含多少第一级大标题、每个第一级标题下又有多少二级标题，以此类推可以获取完整的文档结构；

(2)每一级标题在正文中的页面范围，例如从第3页(43,40)到第5页的(253, 400)。

因此可以实现按照章节的拆分。

3 基于章节的文本解析

划分章节后，每一章节在正文中的位置由：起始页面、起始页面的坐标、结束页面、结束页面坐标描述，例如，start_page = 5, (start_x = 43, start_y = 36)，end_page = 8, (end_x = 134, end_y=238)。

起始页和结束页只需要解析该章节范围内的文字，选择使用Page.get_textbox()方法获取矩形框rect范围内的文字：
中间页需要在获取页面全部范围内的文字后，过滤页眉和页脚。因此选择使用Page.get_text("blocks")方法按块获取该页内所有段落的坐标、文字内容及类型(文本、图片)，然后根据坐标过滤掉页眉、页码等不需要的文字内容。
文本乱序问题：作者插入顺序可能不是按照阅读顺序，导致解析出来的文字出现了乱序，例如第5行的文字解析出来之后在第10行文字的后面；解决乱序问题主要是通过设置参数sort=True(默认为False)，将解析的文本按照坐标排序，来获得按照自然阅读顺序的文本。
单双列布局问题：双列布局的页面，根据页码的坐标来区分是左侧还是右侧。

4 扫描PDF解析

图片扫描成的PDF并不是按照PDF标准形成的文档，没有包含文本信息，按照 3 中的方法获取的文本是空的。

其中一种解决方法是使用OCR获取图片中的文本：

(1)OCR的工具有多种，如PyMuPDF文档提及的OCRMyPDF(免费)。选择OCRMyPDF的话需要配置依赖的两个软件:tesseract和gs，并且由于OCRMyPDF默认的文字识别模型支持英文，在中文情况下需下载对应的中文识别模型。

(2)OCR获取文字会存在识别错误的情况，要考虑识别错误对后续处理是否会造成影响。

5 基于章节的图片解析

使用Page.get_image_info(hashes=False, xrefs=False)接口获取图片的元信息，包括图片的原始宽高、嵌入到pdf后的bbox以及交叉引用的序号xref；获取元信息主要是为了使用位置信息来判断图片属于哪个章节；
然后使用Document.extract_image(xref)根据元信息中的xref获取存储的图片信息并保存；

6 小结

最近解析文档最大收获在于：要明确自己的需求，根据需求去选择工具；PyMuPDF提供的接口功能很强大，面对布局多样的文档，不要急于动手，可以多查阅官方文档寻找更合适的接口，在此基础上设计方案。
分享发现的宝藏博客，博主的系列文章记录了使用PyMuPDF将pdf文档转为word的过程。