智能pdf skill，对内容提取文本，图片，表格，元数据与处理系统：从开发到实践

构建智能 PDF 内容提取与处理系统

在数字化转型的浪潮中，PDF 作为最通用的文档交换格式，承载了海量的非结构化数据。然而，如何高效、准确地从 PDF 中提取文本、表格和图像，并进行二次处理（如去水印、注释），一直是技术领域的痛点。本文将详细介绍 skill-pdf-content-extractor 项目的技术实现与开发经验。

在企业级应用和数据分析场景中，经常需要处理大量的 PDF 报告、合同和技术文档。传统的 PDF 处理工具往往功能单一，难以同时满足文本提取、表格解析、图像分离以及文档清洗（去水印）等综合需求。

本项目旨在构建一个模块化、高性能且易于扩展的 PDF 内容提取与处理系统。主要目标包括：

项目基于 Python 生态构建，精选了各领域表现最佳的库：

核心处理引擎 :
- PyMuPDF (fitz): 提供极速的 PDF 渲染、底层数据访问和图像处理能力。
- pdfplumber: 专注于高精度的文本布局分析和表格提取。
- PyPDF2: 处理文档合并、元数据读写等标准操作。
OCR 引擎 : pytesseract (Tesseract-OCR 封装)，用于识别扫描件内容。
数据处理 : pandas 和 openpyxl 用于表格数据的清洗与导出。
图像处理 : Pillow 用于图片格式转换与去重处理。
报告生成 : reportlab 用于生成新的 PDF 页面。

系统采用分层架构设计，保证了各功能模块的独立性与可维护性。

此技能提供完整的 PDF 处理能力：

文本提取并非简单的读取流。我们实现了一个智能提取器，支持多种策略：

表格是 PDF 中最难处理的部分。我们结合了 pdfplumber 的线检测和隐式表格识别算法：

针对企业文档常见的干扰水印，我们实现了双重去除策略：

PDF 中常包含重复的 logo 或背景图。在提取图片时，我们计算图像的感知哈希（Perceptual Hash），自动剔除重复图片，减少冗余存储。

挑战	解决方案
PDF 编码混乱	部分 PDF 字体编码（CMap）缺失，导致乱码。我们引入了 `PyMuPDF` 的底层字体分析能力，结合 OCR 作为兜底方案，显著提高了识别率。
表格跨页问题	简单的表格提取无法处理跨页表格。我们引入了页眉/页脚检测逻辑，尝试合并相邻页面的同构表格。
复杂布局解析	针对多栏排版，我们利用 `pdfplumber` 的 `lap_params` 参数进行微调，根据垂直间距自动判断分栏。

配置即代码 : 将所有的规则（如水印模式、OCR 语言、图像过滤阈值）抽离到 resources/*.json 配置文件中，无需修改代码即可适配新场景。
防御性编程 : PDF 格式容错率极低，我们在每个处理环节都增加了异常捕获，并生成详细的 execution_report.md，确保单个页面的失败不会导致整个任务崩溃。
中间产物管理: 采用清晰的目录结构管理输出文件（按文件名/操作类型分类），便于追溯。