PDF文档解剖术！OCR神器+1，这个开源工具把复杂排版秒变结构化数据！

处理 PDF 文档的结构分析，是 OCR 与信息抽取中最“痛苦”的一环。尤其是面对含有标题、段落、表格、图像、公式等复杂元素的学术/业务类 PDF，普通 OCR 工具只能“识字”，却无法理解结构。

GitHub 上由 HURIDOCS 团队开源的 PDF Document Layout Analysis 不失为一款可靠的 OCR 神器。它能高精度识别 PDF 中的多种元素，并确定其正确顺序，大幅提升文档处理效率。

它基于 Vision Grid Transformer（VGT）和 LightGBM 双模型架构，能分割和分类 PDF 页面中的元素，如文本、标题、图片和表格。

这款工具的核心优势在于 “高精度与高效率兼得” 。它提供两种模式：高性能视觉模型和快速轻量级模型，满足不同需求。

借助 Tesseract OCR 和丰富的输出格式支持，PDF Document Layout Analysis 正成为处理复杂 PDF 的首选工具之一。

主要功能

• • 文档结构智能识别：高精度自动识别 PDF 中的 11 种常见元素，包括标题、文本、图片、表格等
• • 双模型架构选择：提供高精度视觉模型和轻量级快速模型，精度与速度场景选择
• • 多样化表格提取：支持表格提取为 Markdown、LaTeX 或 HTML 格式，适配多种文本需求
• • 公式提取：支持公式提取为 LaTeX 格式
• • 多语言 OCR 支持：内置 Tesseract OCR 引擎，支持 150+ 种语言识别

快速上手

PDF Document Layout Analysis 支持使用 Docker 快速部署，支持 GPU 加速处理。以下是使用方法：

① 快速分析，可快速返回结果

curl -X POST -F 'file=@/path/to/pdf_name.pdf' localhost:5060/fast

② 高精度分析，使用视觉模型，适用复杂模型

curl -X POST -F 'file=@/path/to/pdf_name.pdf' localhost:5060

③ 指定输出格式

curl -X POST -F 'file=@/path/to/pdf_name.pdf' -F "extraction_format=markdown" localhost:5060/fast

更多用法及Docker部署可见 GitHub 的 README 文档。

应用场景举例

• • 学术论文处理：将复杂论文结构识别为语义块，便于分类、索引与问答训练
• • 教育资料整理：识别试卷中的题目结构、题干图表、答题区域等
• • 报告数据解析：对年度报告、法律文件进行表格、章节、图示结构拆解
• • 电子书/教材转化：提取章节 + 正文 + 插图 + 表格，转为可编辑的 Markdown/HTML 内容
• • 多语言OCR任务：搭配 Tesseract 支持少数语言/多语种识别任务

写在最后

PDF Document Layout Analysis 是一款面向 科研、教育、AI 数据预处理、文档数字化重构等场景的高级 PDF 结构识别工具。

支持基于视觉模型的版面识别（Layout Analysis），准确理解段落间“空间结构”。

不仅能识别各种文档结构元素，还支持公式表格还原、多语言 OCR 和格式转换，为构建高质量文档处理系统或 AI 输入结构化语料提供了强大支撑！

GitHub 项目地址：https://github.com/huridocs/pdf-document-layout-analysis