PDF-Extract-Kit保姆级教程：布局检测与公式识别完整步骤

1. 引言

1.1 学习目标

本文将带你全面掌握PDF-Extract-Kit的使用方法，重点聚焦于两大核心功能：文档布局检测和数学公式识别。通过本教程，你将能够：

独立部署并启动 WebUI 服务
准确执行布局结构分析与公式区域定位
高效提取公式为 LaTeX 格式代码
掌握参数调优技巧以提升识别精度

无论你是科研人员、技术文档工程师，还是 AI 工具爱好者，都能借助该工具实现 PDF 内容的智能化提取。

1.2 前置知识

建议具备以下基础： - 基本的命令行操作能力（Linux/macOS/Windows） - 对 PDF 文档结构有初步了解 - 熟悉 LaTeX 公式语法者更佳（非必须）

1.3 教程价值

本指南是目前最完整的PDF-Extract-Kit 实战手册，涵盖从环境配置到高级应用的全流程，并结合真实截图和可复用的操作建议，帮助用户快速上手、少走弯路。

2. 环境准备与服务启动

2.1 项目获取

首先克隆或下载 PDF-Extract-Kit 项目源码：

git clone https://github.com/kege/PDF-Extract-Kit.git cd PDF-Extract-Kit

确保已安装 Python 3.8+ 及 pip 包管理器。

2.2 依赖安装

推荐使用虚拟环境避免依赖冲突：

python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate # Windows pip install -r requirements.txt

常见依赖包括：torch,transformers,PaddleOCR,Flask,opencv-python等。

2.3 启动 WebUI 服务

在项目根目录下运行以下任一命令启动图形化界面服务：

# 推荐方式：使用启动脚本 bash start_webui.sh # 或直接运行主程序 python webui/app.py

成功启动后，终端会显示类似信息：

Running on local URL: http://127.0.0.1:7860

2.4 访问 WebUI 界面

打开浏览器访问：

http://localhost:7860

若部署在远程服务器，请替换localhost为实际 IP 地址，并确保防火墙开放 7860 端口。

💡提示：首次加载可能较慢，因模型需初始化加载至内存。

3. 核心功能详解与实操步骤

3.1 布局检测：解析文档结构

功能说明

利用 YOLO 架构的目标检测模型，自动识别 PDF 页面中的各类元素位置，包括：

标题（Title）
段落（Text）
图片（Figure）
表格（Table）
页眉页脚（Header/Footer）

输出 JSON 结构数据 + 可视化标注图，便于后续内容重组。

操作流程

进入 WebUI，点击顶部标签页「布局检测」
点击“上传文件”区域，选择 PDF 或 PNG/JPG 图像
调整关键参数（默认值通常适用）：
图像尺寸 (img_size)：1024（推荐高清输入）
置信度阈值 (conf_thres)：0.25（低于此值的预测将被过滤）
IOU 阈值 (iou_thres)：0.45（控制重叠框合并程度）
点击「执行布局检测」按钮
等待处理完成，查看右侧结果预览

输出示例（JSON 片段）

[ { "label": "Text", "confidence": 0.92, "bbox": [120, 200, 450, 280] }, { "label": "Table", "confidence": 0.88, "bbox": [100, 300, 500, 600] } ]

实际应用场景

自动划分章节结构
提取特定区域文本（如摘要、参考文献）
构建结构化知识库

3.2 公式检测：精准定位数学表达式

功能说明

专为学术文档设计，区分两种类型公式：

行内公式（Inline Math）：嵌入正文中的短小公式
独立公式（Display Math）：单独成行、居中显示的复杂公式

通过专用检测模型精确定位每个公式的边界框。

操作流程

切换至「公式检测」标签页
上传包含公式的页面图像或 PDF
设置参数：
图像尺寸：建议设为 1280，提高小公式检出率
置信度阈值：0.25（可调低至 0.15 提升召回）
IOU 阈值：0.45（防止多个框重复标记同一公式）
点击「执行公式检测」
查看可视化结果中红色边框标注的公式区域

注意事项

若原始图像模糊，建议先进行超分处理再输入
多列排版时注意公式跨列情况，适当调整 ROI 区域

输出内容

公式坐标列表（JSON）
带标注框的结果图像（PNG）

3.3 公式识别：转换为 LaTeX 代码

功能说明

基于 Transformer 架构的公式识别模型，将检测出的公式图像转为标准 LaTeX 表达式，支持：

上下标、分数、积分、求和等复杂结构
希腊字母、箭头符号、括号匹配
多行公式（需手动拼接）

适用于论文复现、教材数字化等场景。

操作流程

进入「公式识别」标签页
上传单张或多张裁剪好的公式图像（PNG/JPG）
设置批处理大小（batch_size）：
GPU 显存充足可设为 4~8，加速批量处理
CPU 用户建议保持 1
点击「执行公式识别」
查看每条公式的索引编号与对应 LaTeX 输出

示例输出

\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi} \frac{\partial f}{\partial t} = \alpha \nabla^2 f

✅复制技巧：点击文本框 →Ctrl+A全选 →Ctrl+C复制 → 粘贴至 Overleaf 或 Markdown 编辑器即可渲染。

常见问题解决

问题现象	解决方案
公式乱码或缺失符号	检查图像清晰度，尝试重新裁剪
分数识别为斜杠	手动修正`\frac{a}{b}`
下标错位	添加大括号`{ }`明确范围

3.4 OCR 文字识别：提取中英文混合文本

功能说明

集成 PaddleOCR 引擎，支持高精度中英文混合识别，保留原文段落顺序。

使用要点

支持多图批量上传
可选是否生成带框可视化图像
语言模式切换：中文、英文、中英混合

输出格式

纯文本按行输出，例如：

本研究提出了一种新的深度学习框架。 The experimental results show significant improvement.

适合用于构建训练语料或翻译对齐任务。

3.5 表格解析：结构化数据提取

功能说明

将表格图像还原为结构化格式，支持三种输出：

LaTeX：适合插入论文
HTML：便于网页展示
Markdown：轻量编辑友好

操作建议

尽量保证表格线条完整、无遮挡
复杂合并单元格可手动后期修正
输出前预览确认行列对齐

示例（Markdown 输出）

| 年份 | 销量 | 增长率 | |------|------|--------| | 2021 | 120K | +8% | | 2022 | 145K | +20.8% |

4. 高级使用技巧与优化策略

4.1 参数调优指南

图像尺寸选择

输入质量	推荐 img_size	说明
高清扫描件	1024–1280	平衡速度与精度
手机拍照	800–1024	抗噪能力强
复杂密集公式	1280–1536	提升小字符识别率

置信度阈值设置

目标	conf_thres	说明
减少误检	0.4–0.5	仅保留高置信预测
避免漏检	0.15–0.25	宽松策略，后期人工筛选
默认平衡点	0.25	多数场景适用

4.2 批量处理技巧

在任意模块上传区一次性拖入多个文件
系统自动依次处理并保存结果
输出目录按时间戳或文件名分类，避免覆盖

4.3 输出文件组织结构

所有结果统一保存在outputs/目录下：

outputs/ ├── layout_detection/ # JSON + 标注图 ├── formula_detection/ # bbox 坐标 + 可视化 ├── formula_recognition/ # .txt 存储 LaTeX ├── ocr/ # txt + image_with_box └── table_parsing/ # .tex / .html / .md

便于自动化脚本读取与二次加工。