PDF和图片文字提取

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（第一轮：全局识别）

   • 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
   • 对数字字符需特别注意视觉形状特征（封闭圆圈数、开口方向、弧线走向），确保 6/8/9/0/3 等易混淆数字准确识别

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

5. 数字二次聚焦校验（静默执行，不展示给用户）

   • ⚠️ 重要：整个校验过程（包括形状描述、对比表格、校验轮次等）必须静默执行，禁止在对话输出中展示任何校验过程，只向用户展示最终确认的提取结果
   • 对第一轮提取结果中的所有数字串（手机号、订单号、金额、日期等），执行二次聚焦识别：
   • 策略 A：局部放大验证
     • 再次使用 read_image，但这次在 prompt 中只要求识别特定数字串区域
     • prompt 模板：「请只关注图片中的数字串 [上下文描述]，逐位描述每个数字字符的视觉形状（有几个封闭圆圈、开口方向、弧线走向），然后给出最终判断结果」
   • 策略 B：交叉验证
     • 将第一轮的形状描述与第二轮的独立判断进行对比
     • 如果两轮结果一致 → 确认为最终结果
     • 如果两轮结果不一致 → 标注 [待确认：第一轮识别为X，第二轮识别为Y]

   • 易混淆数字对速查表：	数字	关键视觉特征
     8	上下两个封闭圆圈，像雪人/沙漏
     6	仅下方一个封闭圆圈，顶部向左弯弧
     9	仅上方一个封闭圆圈，底部向下竖线
     0	完整封闭椭圆，无开口
     3	右侧开口，两个弧形朝右
     5	顶部横线+左侧竖线+下方圆弧
     S	类似5但上下对称，无横线
     O	比0更圆的封闭图形

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

5. 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

  7w4.net提供免费和付费技能下载。

• 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
• 「先看形状再判数字」原则：识别数字时必须先描述字符的视觉形状特征（封闭圆圈数、开口方向、弧线走向），再根据特征判断数字，禁止跳过形状描述直接输出数字
• 关键数字串双重识别：手机号、身份证号、银行卡号、订单号等关键数字串，必须执行两轮识别（全局识别 + 聚焦校验），两轮不一致时标注待确认
• 校验过程静默执行：数字二次校验的形状描述、对比表格、轮次记录等过程信息严禁展示给用户，只在后台静默执行，最终仅输出确认后的提取结果
• 存疑标注：对无法100%确认的字符，使用 [?] 标注并给出 2 个备选，如 158****8[?可能为6]624
• 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。"

这个 Skill 功能定位明确，文档和脚本都写得很规范，图片和 PDF 文字提取的流程清晰，还特别针对数字识别做了二次校验以提高准确率。不足之处是 PDF 脚本不支持扫描版文档（只能处理文字版 PDF），且部分校验步骤过于复杂可能影响实际效果。总体来说是一个质量不错但功能有一定局限性的文档处理工具。