PDF-Extract-Kit用户手册：完整功能使用说明

开发者: 科哥
微信: 312088415
版本: v1.0

1. 快速开始

1.1 启动 WebUI 服务

PDF-Extract-Kit 提供基于 Gradio 的可视化 Web 界面，便于快速操作。在项目根目录下执行以下命令启动服务：

# 推荐方式：使用启动脚本（自动处理依赖和环境） bash start_webui.sh # 或直接运行主程序 python webui/app.py

注意： - 确保已安装所需依赖（pip install -r requirements.txt） - 若使用 GPU，请确认 CUDA 和相关库配置正确 - 首次运行可能需要加载模型，耗时较长

1.2 访问 WebUI 界面

服务成功启动后，在浏览器中访问以下地址：

http://localhost:7860

或

http://127.0.0.1:7860

远程访问提示：若部署在服务器上，可通过绑定 IP 实现外网访问：

python webui/app.py --host 0.0.0.0 --port 7860

然后使用http://<服务器IP>:7860进行访问。

2. 功能模块详解

2.1 布局检测（Layout Detection）

核心能力：利用 YOLOv8 架构的文档布局识别模型，精准定位 PDF 或图像中的文本段落、标题、图片、表格等结构化元素。

使用流程

切换至「布局检测」标签页
上传支持格式：PDF / PNG / JPG / JPEG
可选参数调整：
图像尺寸 (img_size)：默认 1024，影响精度与速度平衡
置信度阈值 (conf_thres)：默认 0.25，值越高越严格
IOU 阈值 (iou_thres)：默认 0.45，控制重叠框合并程度
点击「执行布局检测」按钮
查看输出结果

输出内容

JSON 文件：包含每个元素的类别、坐标、置信度等信息
标注图像：以不同颜色边框标出各类区域（如绿色为段落，红色为表格）

📌典型用途：学术论文结构分析、文档自动化归档预处理

2.2 公式检测（Formula Detection）

功能定位：专用于识别文档中的数学公式位置，区分行内公式（inline）与独立公式（displayed），为后续识别做准备。

操作步骤

进入「公式检测」模块
上传含公式的文档或截图
参数建议：
图像尺寸推荐设置为 1280，提升小公式检出率
置信度可调至 0.3 以上减少误报
执行检测并查看可视化结果

结果说明

返回所有检测到的公式边界框坐标
支持多公式同时定位
标注图中用蓝色矩形高亮公式区域

✅优势：对模糊扫描件、手写体公式也有较好鲁棒性

2.3 公式识别（Formula Recognition）

技术原理：基于 Transformer 架构的公式识别模型，将图像形式的数学表达式转换为标准 LaTeX 代码。

使用方法

在「公式识别」页面上传单张或多张公式图片
设置批处理大小（batch_size），默认为 1
点击「执行公式识别」
获取生成的 LaTeX 表达式

示例输出

\sum_{i=1}^{n} x_i = \frac{a + b}{c} \nabla \cdot \mathbf{E} = \frac{\rho}{\varepsilon_0}

注意事项

输入图像应尽量清晰，避免严重倾斜或噪点
对复杂嵌套公式建议裁剪后单独识别
支持上下标、积分、矩阵等常见结构

2.4 OCR 文字识别（Text Extraction）

引擎基础：集成 PaddleOCR 多语言识别系统，支持中文、英文及混合文本提取。

功能特性

支持多图批量上传
可选择是否生成带识别框的可视化图像
提供语言选项：中英文混合 / 中文 / 英文

输出格式

纯文本结果：每行对应一个识别文本块，保持原始排版顺序
结构化数据：JSON 中包含文本内容、坐标、置信度

示例输出

本研究提出了一种新型神经网络架构 Experimental results show significant improvement 该方法在多个基准测试中表现优异

💡应用场景：历史文献数字化、合同扫描件转可编辑文本

2.5 表格解析（Table Parsing）

目标输出：将图像或 PDF 中的表格还原为结构化数据格式，支持三种主流导出方式。

支持格式

格式	适用场景
LaTeX	学术写作、论文投稿
HTML	网页展示、内容迁移
Markdown	笔记整理、文档协作

使用流程

上传包含表格的文件
选择期望的输出格式
执行解析
复制结果或下载文件

示例输出（Markdown）

| 年份 | 销售额（万元） | 同比增长 | |------|----------------|----------| | 2021 | 1,200 | +8.5% | | 2022 | 1,450 | +20.8% | | 2023 | 1,800 | +24.1% |

⚠️提示：对于跨页复杂表格，建议分页处理以提高准确率

3. 典型应用案例

3.1 学术论文智能提取

需求背景：研究人员需从大量 PDF 论文中提取公式、图表和关键文字。

解决方案组合： 1. 使用「布局检测」划分文档区块 2. 「公式检测 + 识别」获取所有数学表达式 3. 「表格解析」提取实验数据表 4. 「OCR」抓取正文摘要和技术描述

成果输出：构建结构化的论文知识库，支持全文检索与复用。

3.2 扫描文档数字化

痛点问题：纸质材料扫描后难以编辑和搜索。

实施路径： 1. 批量导入扫描图片 2. 启用 OCR 模块进行全文识别 3. 导出为.txt或.docx文件 4. 结合布局信息重建段落结构

价值体现：实现“纸质→电子→可编辑”的高效转化。

3.3 教学资源公式重建

教育场景：教师希望将教材中的公式转化为数字教学素材。

操作策略： 1. 截取含有公式的页面 2. 使用「公式检测」自动定位 3. 「公式识别」生成 LaTeX 4. 插入到课件或在线学习平台

扩展应用：配合 MathJax 渲染，实现网页端动态显示。

4. 参数优化指南

4.1 图像尺寸设置建议

场景	推荐值	说明
高清扫描件	1024–1280	兼顾细节保留与推理效率
普通拍照文档	640–800	加快处理速度，降低显存占用
复杂密集表格	1280–1536	提升单元格分割准确性

4.2 置信度阈值调节策略

目标	推荐范围	效果说明
减少误检	0.4–0.5	仅保留高确定性结果
避免漏检	0.15–0.25	宽松策略，适合初步探索
平衡模式	0.25–0.3	默认推荐，通用性强

🔧调参技巧：先用低阈值全面捕获，再人工筛选；重要任务建议多次尝试不同参数组合。

5. 输出文件组织结构

所有处理结果统一保存在项目根目录下的outputs/文件夹中，按功能分类存储：

outputs/ ├── layout_detection/ # JSON + 标注图 ├── formula_detection/ # 坐标数据 + 可视化图 ├── formula_recognition/ # .tex 文件 + 编号索引 ├── ocr/ # .txt 文本 + detection.json └── table_parsing/ # .md/.html/.tex 格式文件

命名规则：{原文件名}_{时间戳}.{扩展名}，确保不覆盖历史记录。

6. 高效使用技巧

6.1 批量处理技巧

在上传组件中按住Ctrl多选文件
系统会依次处理并集中输出
适用于同类型文档的大规模提取任务

6.2 内容复制快捷方式

点击输出文本框 →Ctrl+A全选 →Ctrl+C复制
对 LaTeX 或 Markdown 表格可直接粘贴至编辑器使用

6.3 页面刷新与重置

处理完成后按F5刷新页面，清除缓存输入
可重新上传新文件开始新一轮操作

6.4 日志监控

终端控制台实时打印处理日志
包含模型加载、推理耗时、错误堆栈等信息
是排查问题的第一手资料

7. 常见问题与解决

7.1 上传无响应

可能原因： - 文件格式不支持（仅限 PDF/PNG/JPG/JPEG） - 文件过大（建议小于 50MB） - 浏览器兼容性问题

解决方案： - 转换为支持格式 - 压缩图像分辨率 - 更换 Chrome/Firefox 等现代浏览器

7.2 处理速度慢

优化建议： - 降低img_size参数（如从 1280 改为 800） - 减少单次上传文件数量 - 关闭不必要的后台程序释放资源 - 使用 GPU 加速（需正确安装 PyTorch+CUDA）

7.3 识别结果不准

改进措施： - 提升输入源质量（清晰扫描、避免反光） - 调整conf_thres至合适区间 - 尝试裁剪局部区域单独处理 - 更新模型权重至最新版本

7.4 服务无法访问

排查步骤： 1. 检查 Python 进程是否正常运行 2. 查看端口占用情况：lsof -i :7860（Linux/Mac）或netstat -ano | findstr 7860（Windows） 3. 更换端口启动：python app.py --port 80804. 防火墙/安全组策略放行对应端口