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PyMuPDF 页面标注:PDF 布局分析指南

PyMuPDF 页面标注:PDF 布局分析指南

PyMuPDF 页面标注:PDF 布局分析指南

一、什么是 PyMuPDF 页面标注

PyMuPDF 可以分析每个文本块(block)的字体大小、字体名称、是否加粗等属性,自动推断段落类别,并直接用 draw_rect() 在 PDF 页面上绘制半透明矩形标注,最终输出一份带标注的 PDF 文件。

本文实现的效果:

  • • 红色框 → 标题(Title)
  • • 蓝色框 → 图片(Image)
  • • 绿色框 → 表格(Table)
  • • 橙色框 → 代码块(Code)
  • • 灰色框 → 正文(Body)

二、与 Marker 的对比

特性
PyMuPDF(字体分析)
Marker(深度学习)
速度
极快(< 0.1s/页)
慢(~15s/页,CPU)
模型大小
无需模型
3.2 GB
标题识别
基于字号+加粗推断
视觉模型自动识别
图片提取
手动
自动
表格识别
有限(需文本中含 | 分隔符)
视觉模型自动识别
中文支持
好(直接读取字体名)
好(内置90+语言)
适用场景
快速分析、轻量标注
完整结构化转换

三、核心原理

3.1 PyMuPDF 的 Block 结构

PyMuPDF 通过 page.get_text("dict") 获取页面结构,每个 block 包含:

block = {    "type": 0,          # 0=文本, 1=图片    "bbox": (x0,y0,x1,y1),  # 边界框    "lines": [          # 文本行列表        {            "spans": [  # 文本片段列表                {                    "text": "标题文字",                    "size": 21.9,         # 字号                    "font": "MicrosoftYaHei-Bold",  # 字体名                    "color": 0x000000,    # 颜色                    "flags": 4,           # 样式标志                }            ]        }    ]}

3.2 分类规则

通过分析 block 的文本属性,推断段落类别:

判断条件
分类结果
block["type"] == 1Image
(图片)
字体名含 Console/Mono/Courier/Lucida
Code
(代码块)
文本含 | 或 │ 分隔符
Table
(表格)
字号 >= 17px 且加粗
Title
(标题)
字号 >= 14px 且加粗
Title
(次标题)
字号 >= 20px
Title
(大字标题)
其余
Body
(正文)

3.3 颜色映射

使用 PyMuPDF draw_rect() 的 RGB 元组格式(值 0~1),配合 fill_opacity 控制透明度:

COLOR_MAP = {"Title": ((1.0, 0.0, 0.0), 0.35),   # 红色,35% 透明度"Image": ((0.0, 0.0, 1.0), 0.30),   # 蓝色,30% 透明度"Table": ((0.0, 0.7, 0.0), 0.30),   # 绿色,30% 透明度"Code":  ((1.0, 0.5, 0.0), 0.25),   # 橙色,25% 透明度"Body":  ((0.5, 0.5, 0.5), 0.12),   # 灰色,12% 透明度}

四、完整脚本

"""PyMuPDF 读取 PDF,在页面上直接绘制标注矩形框,输出带标注的 PDF 文件。用法: python parse_pdf_annotate.py [pdf文件路径] [--pages 0,1,2] [--preview]"""import sysfrom pathlib import Pathimport fitz  # PyMuPDFdef classify_block(block: dict) -> str:"""根据文本属性分类段落类型。"""if block["type"] == 1:return "Image"    lines = block.get("lines", [])if not lines:return"Body"    all_text = ""    max_size = 0    is_bold = False    is_mono = Falsefor line in lines:for span in line.get("spans", []):            all_text += span["text"]            max_size = max(max_size, span["size"])            font_lower = span["font"].lower()if "bold" in font_lower:                is_bold = Trueif any(m in font_lower for m in ["console", "mono", "courier", "code", "lucida"]):                is_mono = True    text = all_text.strip()if not text:return "Body"# 代码块:等宽字体if is_mono:return "Code"# 表格检测:文本中含管道分隔符    lines_text = []for line in lines:        line_text = "".join(s["text"] for s in line["spans"]).strip()if line_text:            lines_text.append(line_text)if len(lines_text) >= 2:        pipe_count = sum(1 for lt in lines_text if "|" in lt or "│" in lt)if pipe_count >= 1:return "Table"        sep_count = sum(1 for lt in lines_text if lt.startswith("---") or lt.startswith("==="))if sep_count >= 1:return "Table"# 标题:字号大且加粗if max_size >= 17and is_bold:return"Title"if max_size >= 14and is_bold:return"Title"if max_size >= 20:return"Title"return"Body"COLOR_MAP = {"Title": ((1.0, 0.0, 0.0), 0.35),   # 红色"Image": ((0.0, 0.0, 1.0), 0.30),   # 蓝色"Table": ((0.0, 0.7, 0.0), 0.30),   # 绿色"Code":  ((1.0, 0.5, 0.0), 0.25),   # 橙色"Body":  ((0.5, 0.5, 0.5), 0.12),   # 灰色}def main():if sys.platform == "win32":        sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8", errors="replace")    file_path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "day01.pdf"# ... 参数解析省略,参见实际脚本 ...    doc = fitz.open(str(pdf_path))# ===== 一、打印 metadata =====# ...# ===== 二、逐页分析并标注 =====for page_num in range(doc.page_count):        page = doc[page_num]        blocks = page.get_text("dict")["blocks"]# 对每个 block 分类for b in blocks:            category = classify_block(b)            bbox = b["bbox"]            rect = fitz.Rect(bbox)            rgb, alpha = COLOR_MAP.get(category)# 核心:直接在 PDF 页面上绘制半透明矩形            page.draw_rect(                rect,                color=rgb,                fill=rgb,                fill_opacity=alpha,                width=1.5,            )# 页面底部绘制图例# ...# ===== 三、保存为 PDF =====    doc.save("pdf_output/day01_annotated.pdf", garbage=4, deflate=True)    doc.close()if __name__ == "__main__":    main()

关键 API:

page.draw_rect(    fitz.Rect(x0, y0, x1, y1),  # 矩形区域(原始坐标,无需缩放)    color=(1.0, 0.0, 0.0),       # 边框颜色 RGB 0~1    fill=(1.0, 0.0, 0.0),        # 填充颜色 RGB 0~1    fill_opacity=0.35,           # 透明度 0~1    width=1.5,                   # 边框线宽)

与 matplotlib 方案的区别:

特性
matplotlib
PyMuPDF draw_rect
输出格式
PNG 图片
PDF 文件
坐标缩放
需要 × zoom
原始坐标直接使用
文本保留
渲染为像素,不可选中
原文本保持可复制可搜索
文件大小
17张PNG约 20+MB
单 PDF 约 740KB
颜色格式
颜色名+alpha
RGB 元组+fill_opacity
速度
含图像渲染,较慢
即时绘制

执行命令:

# 完整标注,输出 pdf_output/day01_annotated.pdfpython parse_pdf_annotate.py day01.pdf# 仅标注前 3 页python parse_pdf_annotate.py day01.pdf --pages 0,1,2# 额外弹出 matplotlib 预览窗口python parse_pdf_annotate.py day01.pdf --preview

五、day01.pdf 实测结果

解析前:

以 17 页 Python 学习笔记 PDF 为例:

解析文件: day01.pdf文件大小: 629.4 KB

输出文件:pdf_output/day01_annotated.pdf(738 KB)

分析:

类别
数量
占比
说明
Title
29
6.6%
章节标题,如 "1、Python概述"、"语法规范"
Image
16
3.7%
截图和示意图
Code
337
76.9%
代码示例(LucidaConsole 等宽字体)
Body
56
12.8%
正文说明文字

示例输出(Page 1):

Page 1: 27 blocks  Title:6 Image:1 Code:6 Body:14  [Title] bbox=[74.5, 36.8, 526.5, 66.7]  "任务(截止11.16:23:59)"  [Body ] bbox=[97.0, 76.9, 331.0, 89.8]  "把听书项目核心模块流程背下来..."  [Body ] bbox=[97.0, 97.2, 282.2, 110.1]  "把核心模块技术栈和细节问题..."  [Title] bbox=[74.5, 142.6, 526.5, 172.4] "1、Python概述"  [Title] bbox=[74.5, 180.0, 525.2, 203.2] "概述"  [Body ] bbox=[97.0, 214.1, 226.7, 227.4] "python是面向对象的编程语言"  ...  [Title] bbox=[74.5, 370.9, 524.6, 390.8] "缩进: 表示范围"  [Code ] bbox=[84.2, 437.3, 137.1, 446.1] "def add():"  [Code ] bbox=[84.2, 450.8, 137.2, 459.6] "x = 10"  [Code ] bbox=[84.2, 465.1, 142.5, 473.9] "if x>0:"  ...  [Image] bbox=[76.8, 691.8, 519.2, 767.5]

可视化效果:

  • • 红色框标注了 "任务(截止11.16:23:59)"、"1、Python概述" 等标题
  • • 橙色框标注了所有代码行(def add():、x = 10 等)
  • • 蓝色框标注了嵌入的截图
  • • 灰色框标注了正文说明文字

六、分类规则调优指南

不同 PDF 的排版风格不同,分类规则需要根据实际情况调整。以下是一个调试方法:

# 先打印所有 block 的字体信息,找到规律import fitzdoc = fitz.open("your_file.pdf")page = doc[0]blocks = page.get_text("dict")["blocks"]for i, b in enumerate(blocks):if b["type"] == 1:print(f"[{i}] IMAGE  bbox={b['bbox']}")continuefor line in b.get("lines", []):for span in line.get("spans", []):            text = span["text"].strip()if text:print(f"[{i}] size={span['size']:.1f}  "f"font=\"{span['font']}\"  "f"text=\"{text[:60]}\"")

常见字体名规律:

字体名特征
推断
含 Bold
加粗(可能是标题)
含 Console/Mono/Lucida
等宽字体(可能是代码)
含 YaHei/Songti/Heiti
中文字体
字号 >= 18px
大概率是标题
字号 < 10px
脚注或辅助文字

扩展:检测更多类别

defclassify_block_advanced(block):"""支持更多类别:表格(空间对齐)、公式、页眉页脚。"""# ... 前面代码同上 ...# 表格检测:多行文本在同一 x 区域内对齐if len(lines) >= 3:        x_starts = [min(s["bbox"][0] for s in line["spans"])for line in lines if line["spans"]]if len(set(round(x, -1) for x in x_starts)) >= 3:return "Table"# 多列对齐 → 可能是表格# 页眉页脚检测:位于页面顶部/底部    y_pos = block["bbox"][1]if y_pos < 50 or y_pos > page_height - 50:return "Header/Footer"return"Body"

七、常见踩坑

坑1:中文字符显示乱码

现象:打印时出现 UnicodeEncodeError 或 \xa0 乱码。

解决:脚本开头添加编码重配置:

if sys.platform == "win32":    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8", errors="replace")

坑2:字体名大小写不一致

现象:"bold" in span["font"] 检测不到加粗。

原因:字体名可能是 MicrosoftYaHei-Bold(首字母大写)。

解决:统一转小写再搜索:span["font"].lower()

坑3:表格检测依赖于文本格式

现象:Table 检测数量为 0。

原因:PDF 中的表格可能以独立文本块存储,不含 | 分隔符。Typora 导出的 PDF 将表格每个单元格渲染为独立 block,没有明确的表格标记。

解决:使用空间对齐分析(多列 x 坐标聚类)来推测表格结构。

坑4:图片块无文本内容

现象:Image 类型的 block 没有 lines 字段。

原因:PyMuPDF 将图片标记为 type=1,只有 bbox 信息,无文本。

解决:在分类函数中优先判断 block["type"] == 1。


八、总结

PyMuPDF draw_rect() 的页面标注方案是一个轻量级的 PDF 布局分析工具:

  1. 1. 零额外依赖:不需要 matplotlib、不需要深度学习模型(区别于 Marker)
  2. 2. 极快速度:< 0.1 秒/页,适合批量处理
  3. 3. 原生 PDF 输出:标注直接绘制在 PDF 页面上,文本保持可选中可搜索
  4. 4. 文件紧凑:17 页标注 PDF 仅 738 KB(原文件 629 KB)
  5. 5. 可定制:分类规则完全可控,根据不同 PDF 风格灵活调整
  6. 6. 每页自带图例:底部自动生成颜色-类别对应图例,无需对照文档查看

局限性是标题推断依赖字体规则(不如 Marker 的视觉模型准确),以及表格检测对特定 PDF 格式效果有限。如需完整结构化转换(保留标题层次+表格+图片到 Markdown),推荐使用 Marker。

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