【亲测免费】 PDF Craft 使用教程
2026-01-30 04:19:34作者:冯梦姬Eddie
1. 项目介绍
PDF Craft 是一个开源项目,旨在将 PDF 文件转换为其他格式,特别是针对扫描书籍的 PDF 文件。该项目利用 DocLayout-YOLO、OnnxOCR 和 layoutreader 等本地可执行的 AI 模型,可以将 PDF 文件转换为 Markdown 或 EPUB 格式。Markdown 格式适合于论文或小型书籍,而 EPUB 格式则更适合解析超过 100 页的书籍。
2. 项目快速启动
环境准备
- Python 3.10 或更高版本(推荐 3.10.16)
- 安装必要的 Python 包
pip install pdf-craft
pip install onnxruntime==1.21.0
如果需要使用 GPU 加速,请确保设备支持 CUDA 环境,并安装相应的 onnxruntime-gpu 包。
转换 PDF 为 Markdown
from pdf_craft import PDFPageExtractor, MarkDownWriter
extractor = PDFPageExtractor(
device="cpu", # 如果使用 GPU,请修改为 device="cuda:0"
model_dir_path="/path/to/model/dir/path" # AI 模型下载和安装的文件夹地址
)
with MarkDownWriter(markdown_path, "images", "utf-8") as md:
for block in extractor.extract(pdf="/path/to/pdf/file"):
md.write(block)
执行完成后,会在指定路径生成一个 *.md 文件。如果原始 PDF 中包含插图(或表格、公式),将在 *.md 文件同级创建一个 assets 目录来保存图片。
转换 PDF 为 EPUB
首先,创建一个 PDFPageExtractor 对象。
from pdf_craft import PDFPageExtractor
extractor = PDFPageExtractor(
device="cpu", # 如果使用 GPU,请修改为 device="cuda:0"
model_dir_path="/path/to/model/dir/path" # AI 模型下载和安装的文件夹地址
)
接着,配置 LLM 对象。这里推荐使用 DeepSeek。
from pdf_craft import LLM
llm = LLM(
key="sk-XXXXX", # 由 LLM 提供商提供的 key
url="https://api.deepseek.com", # 由 LLM 提供商提供的 URL
model="deepseek-chat", # 由 LLM 提供商提供的模型
token_encoding="o200k_base" # 用于标记估计的本地模型名称(与 LLM 无关,如果不关心,保持 "o200k_base")
)
然后,开始扫描和分析 PDF 书籍。
from pdf_craft import analyse
analyse(
llm=llm,
pdf_page_extractor=extractor,
pdf_path="/path/to/pdf/file",
analysing_dir_path="/path/to/analysing/dir",
output_dir_path="/path/to/output/files"
)
最后,使用分析结果生成 EPUB 文件。
from pdf_craft import generate_epub_file
generate_epub_file(
from_dir_path=output_dir_path,
epub_file_path="/path/to/output/epub"
)
3. 应用案例和最佳实践
- 案例一:将扫描的书籍从 PDF 转换为 EPUB 格式,便于在电子设备上阅读。
- 案例二:将 PDF 格式的学术文章转换为 Markdown 格式,便于在 GitHub 上分享和讨论。
最佳实践:
- 在处理大量书籍时,建议使用 GPU 加速以提高处理速度。
- 对于扫描质量较差的 PDF 文件,可以通过多次 OCR 识别来提高识别质量。
4. 典型生态项目
目前 PDF Craft 项目的生态还处于起步阶段,但以下是一些可能的生态项目方向:
- 开发 Web 界面,使非技术用户也能轻松转换 PDF 文件。
- 为项目添加更多的输出格式,如 Word、HTML 等。
- 创建一个在线服务,允许用户上传 PDF 文件并获取转换结果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781