# pdf-craft **Repository Path**: sumerLiu/pdf-craft ## Basic Information - **Project Name**: pdf-craft - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2026-04-29 - **Last Updated**: 2026-04-29 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README

PDF Craft

ci pip install pdf-craft pypi pdf-craft python versions Ask DeepWiki license

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## 简介 pdf-craft 可以将 PDF 文件转换为各种其他格式，本项目专注于处理扫描版书籍的 PDF 文件。 本项目基于 [DeepSeek OCR](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR) 进行文档识别。支持表格、公式等复杂内容的识别。通过 GPU 加速，pdf-craft 能够在本地完成从 PDF 到 Markdown 或 EPUB 的完整转换流程。转换过程中，pdf-craft 会自动识别文档结构，准确提取正文内容，同时过滤页眉、页脚等干扰信息。对于包含脚注、公式、表格的学术或技术文档，pdf-craft 也能妥善处理，保留这些重要元素（包括脚注中的图片等资源）。转换为 EPUB 时会自动生成目录。最终生成的 Markdown 或 EPUB 文件保持了原书的内容完整性和可读性。 ## 轻装上阵 从 v1.0.0 正式版开始，pdf-craft 全面拥抱 [DeepSeek OCR](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR)，不再依赖 LLM 进行文本矫正。这一改变带来了显著的性能提升：整个转换流程在本地完成，无需网络请求，告别了旧版本中漫长的等待和偶发的网络失败。 不过，新版本也移除了 LLM 文本矫正功能。如果你的使用场景仍然需要这一特性，可以继续使用 [v0.2.8](https://github.com/oomol-lab/pdf-craft/tree/v0.2.8) 旧版本。 ## 快速开始 ### 在线体验 我们提供了 [在线演示平台](https://pdf.oomol.com/)，让你无需安装即可体验 PDF Craft 的转换效果。你可以直接上传 PDF 文件并转换。 [![PDF Craft 在线演示](docs/images/website-cn.png)](https://pdf.oomol.com/) ### 安装 ```bash pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install pdf-craft ``` 上述命令仅用于快速安装。要真正使用 pdf-craft，你需要**安装 Poppler** 用于 PDF 解析（所有使用场景都需要）以及**配置 CUDA 环境**用于 OCR 识别（实际转换时需要）。详细说明请参考[安装指南](docs/INSTALLATION_zh-CN.md)。 ### 快速开始 #### 转换为 Markdown ```python from pdf_craft import transform_markdown transform_markdown( pdf_path="input.pdf", markdown_path="output.md", markdown_assets_path="images", ) ``` ![](docs/images/pdf2md-cn.png) #### 转换为 EPUB ```python from pdf_craft import transform_epub, BookMeta transform_epub( pdf_path="input.pdf", epub_path="output.epub", book_meta=BookMeta( title="书名", authors=["作者"], ), ) ``` ![](docs/images/pdf2epub-cn.png) ## 详细使用 ### 转换为 Markdown ```python from pdf_craft import transform_markdown transform_markdown( pdf_path="input.pdf", markdown_path="output.md", markdown_assets_path="images", analysing_path="temp", # 可选：指定临时文件夹 ocr_size="gundam", # 可选：tiny, small, base, large, gundam models_cache_path="models", # 可选：模型缓存路径 dpi=300, # 可选：渲染 PDF 页面的 DPI（默认：300） max_page_image_file_size=None, # 可选：最大图像文件大小（字节），超出时自动调整 DPI includes_cover=False, # 可选：包含封面 includes_footnotes=True, # 可选：包含脚注 ignore_pdf_errors=False, # 可选：遇到 PDF 渲染错误时继续处理 ignore_ocr_errors=False, # 可选：遇到 OCR 识别错误时继续处理 generate_plot=False, # 可选：生成可视化图表 toc_llm=None, # 可选：用于增强目录提取的 LLM 实例 toc_assumed=False, # 可选：是否假定存在目录页（默认：False） ) ``` ### 转换为 EPUB ```python from pdf_craft import transform_epub, BookMeta, TableRender, LaTeXRender transform_epub( pdf_path="input.pdf", epub_path="output.epub", analysing_path="temp", # 可选：指定临时文件夹 ocr_size="gundam", # 可选：tiny, small, base, large, gundam models_cache_path="models", # 可选：模型缓存路径 dpi=300, # 可选：渲染 PDF 页面的 DPI（默认：300） max_page_image_file_size=None, # 可选：最大图像文件大小（字节），超出时自动调整 DPI includes_cover=True, # 可选：包含封面 includes_footnotes=True, # 可选：包含脚注 ignore_pdf_errors=False, # 可选：遇到 PDF 渲染错误时继续处理 ignore_ocr_errors=False, # 可选：遇到 OCR 识别错误时继续处理 generate_plot=False, # 可选：生成可视化图表 toc_llm=None, # 可选：用于增强目录提取的 LLM 实例 toc_assumed=True, # 可选：是否假定存在目录页（EPUB 默认：True） book_meta=BookMeta( title="书名", authors=["作者1", "作者2"], publisher="出版社", language="zh", ), lan="zh", # 可选：语言 (zh/en) table_render=TableRender.HTML, # 可选：表格渲染方式 latex_render=LaTeXRender.MATHML, # 可选：公式渲染方式 inline_latex=True, # 可选：保留内联 LaTeX 表达式 ) ``` ### 模型管理 pdf-craft 依赖 DeepSeek OCR 模型，首次运行时会自动从 Hugging Face 下载。你可以通过 `models_cache_path` 和 `local_only` 参数控制模型的存储和加载行为。 #### 预下载模型 在生产环境中，建议提前下载模型，避免首次运行时下载： ```python from pdf_craft import predownload_models predownload_models( models_cache_path="models", # 指定模型缓存目录 revision=None, # 可选：指定模型版本 ) ``` #### 指定模型缓存路径 默认情况下，模型会下载到系统的 Hugging Face 缓存目录。你可以通过 `models_cache_path` 参数自定义缓存位置： ```python from pdf_craft import transform_markdown transform_markdown( pdf_path="input.pdf", markdown_path="output.md", models_cache_path="./my_models", # 自定义模型缓存目录 ) ``` #### 离线模式 如果你已经预先下载了模型，可以使用 `local_only=True` 禁止网络下载，确保仅使用本地模型： ```python from pdf_craft import transform_markdown transform_markdown( pdf_path="input.pdf", markdown_path="output.md", models_cache_path="./my_models", local_only=True, # 仅使用本地模型，不从网络下载 ) ``` #### 使用第三方 OCR API（如硅基流动） 无需本地 GPU 时，可通过 OpenAI 兼容的第三方 API（如[硅基流动](https://siliconflow.cn) DeepSeek-OCR）完成 OCR。设置 API Key 后，无需安装 CUDA 或下载本地模型即可转换。 **环境变量**（可选，也可通过函数参数传入）： - `SILICONFLOW_API_KEY` 或 `OCR_API_KEY`：API Key - `OCR_API_BASE_URL`：接口地址，默认 `https://api.siliconflow.cn/v1` - `OCR_API_MODEL`：模型名，默认 `DeepSeek/DeepSeek-OCR` **示例**： ```python import os os.environ["SILICONFLOW_API_KEY"] = "your-api-key" from pdf_craft import transform_markdown transform_markdown( pdf_path="input.pdf", markdown_path="output.md", markdown_assets_path="images", ) ``` 或通过参数传入（优先于环境变量）： ```python from pdf_craft import transform_markdown transform_markdown( pdf_path="input.pdf", markdown_path="output.md", markdown_assets_path="images", ocr_api_key="your-api-key", ocr_api_base_url="https://api.siliconflow.cn/v1", # 可选 ocr_api_model="DeepSeek/DeepSeek-OCR", # 可选 ) ``` **当前 API 模式限制**：使用 API 时，每页识别结果会作为单一块输出（无细粒度 bbox/ref），目录与阅读顺序依赖 bbox 的能力会弱化；脚注暂不单独区分。若需最佳版面与脚注效果，建议使用本地 GPU 模式。 ## API 参考 ### OCR 模型 `ocr_size` 参数接受 `DeepSeekOCRSize` 类型： - `tiny` - 最小模型，速度最快 - `small` - 小型模型 - `base` - 基础模型 - `large` - 大型模型 - `gundam` - 最大模型，质量最高（默认） ### 表格渲染方式 - `TableRender.HTML` - HTML 格式（默认） - `TableRender.CLIPPING` - Clipping 格式（直接从原书扫描件上裁剪表格图像） ### 公式渲染方式 - `LaTeXRender.MATHML` - MathML 格式（默认） - `LaTeXRender.SVG` - SVG 格式 - `LaTeXRender.CLIPPING` - Clipping 格式（直接从原书扫描件上裁剪公式图像） ### 内联 LaTeX `inline_latex` 参数（仅 EPUB，默认：`True`）控制是否在输出中保留内联 LaTeX 表达式。启用后，内联数学公式将以 LaTeX 代码形式保留，可由支持的 EPUB 阅读器渲染。 ### 目录检测 `toc_assumed` 参数控制 pdf-craft 如何处理目录提取： - `False`（Markdown 默认值）：假定不存在目录页。转换过程仅基于文档标题生成目录，不检测或处理目录页。 - `True`（EPUB 默认值）：假定存在目录页。转换过程使用统计分析检测目录页并提取章节结构。 对于具有复杂章节层级的书籍，你可以配置可选的 `toc_llm` 参数来启用 LLM 驱动的章节标题分析，这能提供更准确的目录层级检测。 #### LLM 增强目录提取 要使用 LLM 增强的目录提取功能，你需要配置一个 LLM 实例： ```python from pdf_craft import transform_epub, BookMeta, LLM # 配置用于目录提取的 LLM toc_llm = LLM( key="your-api-key", url="https://api.openai.com/v1", # 或你的 LLM 提供商 URL model="gpt-4", token_encoding="cl100k_base", timeout=60.0, retry_times=3, retry_interval_seconds=5.0, ) transform_epub( pdf_path="input.pdf", epub_path="output.epub", toc_assumed=True, # 启用目录检测 toc_llm=toc_llm, # 启用 LLM 驱动的章节标题分析 book_meta=BookMeta( title="书名", authors=["作者"], ), ) ``` ### 自定义 PDF 处理器 默认情况下，pdf-craft 使用本地 Poppler（通过 `pdf2image`）进行 PDF 解析和渲染。如果 Poppler 不在系统 PATH 中，你可以指定自定义路径： ```python from pdf_craft import transform_markdown, DefaultPDFHandler # 指定自定义 Poppler 路径 transform_markdown( pdf_path="input.pdf", markdown_path="output.md", pdf_handler=DefaultPDFHandler(poppler_path="/path/to/poppler/bin"), ) ``` 如果不指定，pdf-craft 会从系统 PATH 中查找 Poppler。对于高级使用场景，你也可以实现 `PDFHandler` protocol 来使用其他 PDF 库。 ### 错误处理 `ignore_pdf_errors` 和 `ignore_ocr_errors` 参数提供了灵活的错误处理选项。你可以通过两种方式使用它们： **1. 布尔模式** - 简单的开关控制： ```python from pdf_craft import transform_markdown transform_markdown( pdf_path="input.pdf", markdown_path="output.md", ignore_pdf_errors=True, # 忽略所有 PDF 渲染错误 ignore_ocr_errors=True, # 忽略所有 OCR 识别错误 ) ``` 当设置为 `True` 时，在单个页面出现错误时继续处理，插入占位符消息而不是停止整个转换过程。 **2. 自定义函数模式** - 细粒度控制： ```python from pdf_craft import transform_markdown, OCRError, PDFError def should_ignore_ocr_error(error: OCRError) -> bool: # 仅忽略特定类型的 OCR 错误 return error.kind == "recognition_failed" def should_ignore_pdf_error(error: PDFError) -> bool: # 自定义逻辑来决定忽略哪些 PDF 错误 return "timeout" in str(error) transform_markdown( pdf_path="input.pdf", markdown_path="output.md", ignore_ocr_errors=should_ignore_ocr_error, # 传递自定义函数 ignore_pdf_errors=should_ignore_pdf_error, # 传递自定义函数 ) ``` 这允许你实现自定义逻辑，以决定在转换过程中应该忽略哪些特定错误。 ## 相关开源库 [epub-translator](https://github.com/oomol-lab/epub-translator) 利用 AI 大模型自动翻译 EPUB 电子书，并 100% 保留原书的格式、插图、目录和排版，同时生成 双语对照版本，方便语言学习或国际分享。与本库搭配，可将扫描 PDF 书籍转换并翻译。搭配使用可参考 [视频：PDF 扫描件书籍转 EPUB 格式，翻译成双语书](https://www.bilibili.com/video/BV1tMQZY5EYY)。 ## 许可证 本项目采用 MIT 许可证。详见 [LICENSE](./LICENSE) 文件。 自 v1.0.0 起，pdf-craft 全面迁移到 DeepSeek OCR（MIT 协议），移除了原有的 AGPL-3.0 依赖，使得整个项目能够以更宽松的 MIT 协议发布。注意 pdf-craft 通过 DeepSeek OCR 间接依赖了 easydict（LGPLv3 协议）。感谢社区的支持与贡献！ ## 致谢 - [DeepSeekOCR](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR) - [doc-page-extractor](https://github.com/Moskize91/doc-page-extractor) - [pyahocorasick](https://github.com/WojciechMula/pyahocorasick)