PDF-Extract-Kit提取PDF数据

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

python 复制代码

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

然后下载模型：

python 复制代码

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

python 复制代码

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

Bash 复制代码

{
    "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