PDFFigures 2 项目使用教程
2025-04-15 20:29:25作者:鲍丁臣Ursa
1. 项目目录结构及介绍
PDFFigures 2 是一个基于 Scala 语言的开源项目,用于从学术 PDF 文档中提取图像、表格、标题和章节标题。项目的主要目录结构如下:
pdffigures2/
├── build.sbt # Scala 构建配置文件
├── src/
│ ├── main/
│ │ ├── java/ # Java 源代码目录
│ │ ├── scala/ # Scala 源代码目录
│ │ └── resources/ # 资源文件目录
│ └── test/
│ ├── java/ # 测试 Java 源代码目录
│ └── scala/ # 测试 Scala 源代码目录
├── target/ # 构建目标目录
├── project/ # 项目支持文件目录
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── README.md # 项目说明文件
└── LICENSE.txt # 项目许可证文件
build.sbt:Scala 构建工具 sbt 的配置文件,用于管理项目的依赖、编译和打包等构建过程。src/main/java:存放 Java 源代码,Scala 项目中可能包含 Java 代码。src/main/scala:存放 Scala 源代码,是项目的主要逻辑实现部分。src/main/resources:存放项目资源文件,如配置文件、图像资源等。src/test/java和src/test/scala:存放单元测试相关的 Java 和 Scala 源代码。target:构建过程中产生的文件存放目录,包括编译后的 class 文件、文档等。project:存放项目支持文件,如自定义的 sbt 插件等。.gitignore:定义 Git 版本控制忽略的文件和目录。README.md:Markdown 格式的项目说明文件,通常包含项目介绍、安装和使用指南。LICENSE.txt:项目的开源许可证文件,PDFFigures 2 使用 Apache-2.0 许可证。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过 sbt 来进行。在项目根目录下,可以通过以下命令启动 sbt:
sbt
启动 sbt 后,可以使用以下命令来运行项目:
-
对于单个 PDF 文件进行图像提取和预览:
runMain org.allenai.pdffigures2.FigureExtractorVisualizationCli /path/to/pdf -
对于单个 PDF 文件进行图像提取,并获取解析可视化:
runMain org.allenai.pdffigures2.FigureExtractorVisualizationCli /path/to/pdf -r -
对于单个 PDF 文件进行图像提取,并获取所有中间步骤的可视化:
runMain org.allenai.pdffigures2.FigureExtractorVisualizationCli /path/to/pdf -s -
对于多个 PDF 文件批量提取图像,并保存相关数据:
runMain org.allenai.pdffigures2.FigureExtractorBatchCli /path/to/pdf_directory/ -s stat_file.json -m /figure/image/output/prefix -d /figure/data/output/prefix
3. 项目的配置文件介绍
PDFFigures 2 的配置主要通过 build.sbt 文件进行。以下是一些常见的配置选项:
name: 设置项目的名称。version: 设置项目的版本号。scalaVersion: 设置项目使用的 Scala 版本。libraryDependencies: 添加项目依赖的库。
例如:
name := "pdffigures2"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.13.3"
libraryDependencies ++= Seq(
"org.apache.pdfbox" % "pdfbox" % "2.0.24",
"org.scalatest" %% "scalatest" % "3.2.2" % Test
)
此外,项目可能需要额外的图像格式处理库,可以在 build.sbt 中添加如下依赖(注意,这些依赖可能因为许可证原因没有默认包含):
"com.github.jai-imageio" % "jai-imageio-core" % "1.2.1",
"com.github.jai-imageio" % "jai-imageio-jpeg2000" % "1.3.0", // 处理 jpeg2000 图像
"com.levigo.jbig2" % "levigo-jbig2-imageio" % "1.6.5" // 处理 jbig2 图像
以上就是 PDFFigures 2 的使用教程,希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
9
1
🎉 (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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873