PDF和图片文字提取

从图片或 PDF 文档中识别并提取文字内容,支持多种图片格式和 PDF 文件,自动判断是否包含文字并保留原始格式输出结构化结果;当用户需要从图片或 PDF 提取文字、进行 OCR 识别、处理含文字的文档或转换为可编辑文本时使用

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Install skill "PDF和图片文字提取" with this command: npx skills add yuanyi-github/image-text-extractor

文档文字提取器

任务目标

  • 本 Skill 用于:从用户上传的图片或 PDF 文档中识别并提取文字内容
  • 能力包含:图片文字检测、PDF 文字提取、格式保留、结构化输出、Markdown 文件生成
  • 触发条件:用户上传图片或 PDF 并要求提取文字,或询问文档中的文字内容

前置准备

依赖说明

脚本所需的依赖包及版本:

pymupdf>=1.23.0

安装命令:

pip install pymupdf>=1.23.0

支持的文件格式

  • 图片格式:PNG、JPG、JPEG、GIF、WebP、BMP 等常见格式
  • 文档格式:PDF(支持扫描版和文字版)

操作步骤

标准流程

图片文字提取流程

  1. 接收图片

    • 确认用户已上传图片文件
    • 获取图片的访问 URL
  2. 识别图片内容

    • 使用 read_image 工具识别图片内容
    • 在 prompt 中明确要求识别所有文字内容,包括标题、正文、注释、水印等
  3. 判断文字存在性

    • 如果检测到文字:进入步骤 4
    • 如果未检测到文字:告知用户"图片中未包含可提取的文字",任务结束
  4. 提取并整理文字

    • 提取图片中的所有文字内容
    • 保持原有的结构和排版
    • 整理为易读的格式

PDF 文字提取流程

  1. 接收 PDF 文件

    • 确认用户已上传 PDF 文件
    • 获取 PDF 文件的本地路径
  2. 调用脚本提取文字

    • 执行命令:python scripts/pdf_text_extractor.py <pdf_file_path>
    • 脚本会自动提取所有页面的文本
    • 尽量保留原文的段落结构和标题层级
  3. 处理提取结果

    • 如果提取成功:进入步骤 4
    • 如果提取失败:告知用户错误信息,任务结束
  4. 格式化输出

    • 脚本返回的文本为 Markdown 格式
    • 可直接展示或保存为文件

统一输出步骤

  1. 生成输出结果
    • 根据用户需求生成 Markdown 文件
    • 包含文件来源、提取状态、文字内容等信息
    • 使用清晰的标题和结构组织内容

可选分支

  • 当用户仅需查看文字内容:直接输出文字,不生成文件
  • 当用户要求保存结果:生成 .md 文件
  • 当图片/PDF 文字模糊或难以识别:说明情况并提供最佳识别结果
  • 当 PDF 包含扫描图片:提示用户该页面为扫描图片,可能需要 OCR 处理

资源索引

  • 必要脚本:见 scripts/pdf_text_extractor.py
    • 用途:从 PDF 文件中提取文本内容并保留格式
    • 参数:PDF 文件路径
    • 输出:JSON 格式结果,包含提取的文本和元信息

注意事项

图片文字提取

  • 识别准确性:文字识别结果受图片清晰度、字体、背景等因素影响,可能存在误差
  • 文字排版:提取时尽量保持原图的文字结构和顺序
  • 多语言支持:支持识别中文、英文等多种语言文字

PDF 文字提取

  • 格式保留:脚本会尽量保留原文的段落结构和标题层级
  • 扫描版 PDF:如果 PDF 是扫描图片,文字可能无法提取,需要告知用户
  • 复杂布局:表格、多栏等复杂布局的提取效果可能不佳
  • 加密 PDF:不支持加密或受密码保护的 PDF 文件

通用注意事项

  • 隐私保护:处理的文件不会被存储,仅在当前会话中使用
  • 文件大小:建议处理小于 50MB 的文件,过大文件可能导致处理缓慢

使用示例

示例 1:图片文字提取

用户操作:上传一张包含文字的图片

智能体处理

  1. 使用 read_image 工具识别图片
  2. 提取文字内容:"所有经历的纠缠 / 还有难过的遗憾 / 都不可能没有意义"
  3. 直接输出提取结果

示例 2:PDF 文字提取并保存

用户操作:上传 PDF 并要求"提取这个 PDF 的文字"

智能体处理

  1. 确认 PDF 文件路径
  2. 执行脚本:python scripts/pdf_text_extractor.py ./document.pdf
  3. 获取提取结果,包含 10 页内容
  4. 生成 Markdown 文件:./extracted_from_pdf.md

示例 3:处理扫描版 PDF

用户操作:上传扫描版 PDF

智能体处理

  1. 执行脚本提取文字
  2. 发现部分页面提取为空
  3. 告知用户:"检测到部分页面可能为扫描图片,文字无法直接提取。建议使用 OCR 工具处理。"

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