mofa-paddleocr

name	mofa-paddleocr
description	Complex document parsing with PaddleOCR. Convert PDFs and document images to structured Markdown and JSON. Triggers: paddleocr, pdf parsing, document ocr, pdf to markdown, document extraction
requires_bins	python3, pip
always	false

MOFA PaddleOCR Document Parsing

基于 PaddleOCR 的复杂文档解析工具，将 PDF 和文档图像智能转换为保留原始结构的 Markdown 和 JSON。

Onboarding / 开始使用

前置要求

1. Python 3.8+

   python3 --version
   

2. 安装 PaddleOCR

   # 安装 paddlepaddle (CPU 版本)
   pip install paddlepaddle
   
   # 或安装 paddlepaddle-gpu (GPU 版本，需要 CUDA)
   pip install paddlepaddle-gpu
   
   # 安装 paddleocr
   pip install paddleocr
   

3. 安装额外依赖

   pip install pdf2image pymupdf Pillow
   

4. 验证安装

   python3 -c "from paddleocr import PaddleOCR; print('PaddleOCR installed')"
   

快速开始

# 单张图片 OCR
python3 -c "
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
result = ocr.ocr('document.png', cls=True)
for line in result[0]:
    print(line[1][0])  # 提取文本
"

# PDF 解析
python3 -c "
from paddleocr import PaddleOCR
import fitz  # PyMuPDF

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
pdf_path = 'document.pdf'
doc = fitz.open(pdf_path)

for page_num in range(len(doc)):
    page = doc[page_num]
    pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(2, 2))
    img_path = f'/tmp/page_{page_num}.png'
    pix.save(img_path)

    result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
    print(f'=== Page {page_num + 1} ===')
    for line in result[0]:
        print(line[1][0])
"

故障排除

问题	解决方案
paddlepaddle not found	运行 pip install paddlepaddle
CUDA error	使用 CPU 版本: pip install paddlepaddle
pdf2image error	安装 poppler: brew install poppler (mac) / apt-get install poppler-utils (linux)
中文识别效果差	确认 lang='ch' 参数
内存不足	降低 PDF 分辨率: matrix=fitz.Matrix(1, 1)

Architecture

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      MOFA PADDLEOCR PIPELINE                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

User Request (PDF/Image)
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 1: INPUT                                          │
│ ─────────────                                           │
│ • Validate file format (PDF/PNG/JPG)                    │
│ • Check file size                                       │
│ • Determine output format (markdown/json)               │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 2: CONVERT (PDF → Images)                         │
│ ───────────────────────────────                         │
│                                                         │
│   PDF input:                                            │
│   ┌─────────────────────────────────────────────┐       │
│   │  PyMuPDF (fitz)                             │       │
│   │  • Render pages to images                   │       │
│   │  • Multiplier: 2x for better OCR quality    │       │
│   │  • Output: page_1.png, page_2.png...        │       │
│   └─────────────────────────────────────────────┘       │
│                                                         │
│   Image input: Skip this phase                          │
│                                                         │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 3: OCR (PaddleOCR)                                │
│ ────────────────────────                                │
│                                                         │
│   PaddleOCR Pipeline:                                   │
│   ┌─────────────────────────────────────────────┐       │
│   │  1. Text Detection (DBNet)                  │       │
│   │     → Find text regions                     │       │
│   │                                             │       │
│   │  2. Text Recognition (CRNN)                 │       │
│   │     → Recognize characters                  │       │
│   │                                             │       │
│   │  3. Layout Analysis (optional)              │       │
│   │     → Detect tables, titles, paragraphs     │       │
│   │                                             │       │
│   │  4. Output: Bounding boxes + Text           │       │
│   └─────────────────────────────────────────────┘       │
│                                                         │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 4: STRUCTURE                                      │
│ ─────────────────                                       │
│ • Analyze text layout                                   │
│ • Detect tables and lists                               │
│ • Identify headings and paragraphs                      │
│ • Preserve reading order                                │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 5: OUTPUT                                         │
│ ─────────────                                           │
│                                                         │
│   Markdown format:                                      │
│   ┌─────────────────────────────────────────────┐       │
│   │  # Page 1                                   │       │
│   │                                             │       │
│   │  ## Title Section                           │       │
│   │  Extracted text content...                  │       │
│   │                                             │       │
│   │  | Table | Header |                         │       │
│   │  |----------|----------|                    │       │
│   │  | Cell 1  | Cell 2   |                     │       │
│   │                                             │       │
│   │  ---                                        │       │
│   │  # Page 2                                   │       │
│   └─────────────────────────────────────────────┘       │
│                                                         │
│   JSON format:                                          │
│   ┌─────────────────────────────────────────────┐       │
│   │  {                                          │       │
│   │    "pages": [{                              │       │
│   │      "page_num": 1,                         │       │
│   │      "text": "...",                         │       │
│   │      "blocks": [{                           │       │
│   │        "text": "...",                       │       │
│   │        "box": [x1,y1,x2,y2],                │       │
│   │        "confidence": 0.95                   │       │
│   │      }]                                     │       │
│   │    }]                                       │       │
│   │  }                                          │       │
│   └─────────────────────────────────────────────┘       │
│                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Features

1. Multi-Format Input

Format	Support	Notes
PDF	✅	Renders each page to image
PNG	✅	Best quality
JPG/JPEG	✅	Compressed, may affect OCR
TIFF	✅	Multi-page supported
BMP	✅	Uncommon

2. OCR Languages

# 中文
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')

# 英文
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en')

# 多语言
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='latin')  # 拉丁语系

3. Output Formats

# 纯文本
for line in result[0]:
    print(line[1][0])

# 带置信度
for line in result[0]:
    text = line[1][0]
    confidence = line[1][1]
    box = line[0]
    print(f"{text} (conf: {confidence:.2f})")

# 结构化数据
{
  "text": "识别文本",
  "confidence": 0.95,
  "box": [[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]]
}

Usage Examples

示例 1: 基础图片 OCR

from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(
    use_angle_cls=True,  # 方向分类
    lang='ch',           # 中文
    show_log=False       # 关闭冗余日志
)

result = ocr.ocr('document.png', cls=True)

# 提取所有文本
full_text = '\n'.join([line[1][0] for line in result[0]])
print(full_text)

示例 2: PDF 转 Markdown

import fitz
from paddleocr import PaddleOCR
import os

def pdf_to_markdown(pdf_path, output_md):
    ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch', show_log=False)
    doc = fitz.open(pdf_path)

    markdown = []

    for page_num in range(len(doc)):
        # 渲染页面 (2x 分辨率提高 OCR 质量)
        page = doc[page_num]
        pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(2, 2))

        temp_img = f'/tmp/page_{page_num}.png'
        pix.save(temp_img)

        # OCR
        result = ocr.ocr(temp_img, cls=True)

        # 添加到 markdown
        markdown.append(f"# Page {page_num + 1}\n\n")

        if result[0]:
            for line in result[0]:
                text = line[1][0]
                confidence = line[1][1]
                if confidence > 0.8:  # 过滤低置信度
                    markdown.append(f"{text}\n")

        markdown.append("\n---\n\n")
        os.remove(temp_img)

    with open(output_md, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.writelines(markdown)

    ()


pdf_to_markdown(, )

示例 3: 表格识别

from paddleocr import PaddleOCR

# 使用表格识别模型
ocr = PaddleOCR(
    use_angle_cls=True,
    lang='ch',
    det_model_dir='ch_PP-OCRv4_det',
    rec_model_dir='ch_PP-OCRv4_rec',
    table=True,  # 启用表格识别
    show_log=False
)

result = ocr.ocr('table_image.png', cls=True)

# 表格结果在 result['table']
if 'table' in result:
    for table in result['table']:
        print(table['html'])  # HTML 格式表格

示例 4: 批量处理

import glob
from paddleocr import PaddleOCR
import json

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch', show_log=False)

def batch_process(image_dir, output_json):
    results = []

    for img_path in glob.glob(f"{image_dir}/*"):
        if img_path.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            print(f"Processing {img_path}...")

            result = ocr.ocr(img_path, cls=True)

            # 提取文本和元数据
            texts = []
            if result[0]:
                for line in result[0]:
                    texts.append({
                        'text': line[1][0],
                        'confidence': float(line[1][1]),
                        'box': line[0]
                    })

            results.append({
                'file': img_path,
                'content': texts
            })

    with open(output_json, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# 使用
batch_process(, )

Configuration

OCR 参数

ocr = PaddleOCR(
    # 检测模型
    det_model_dir='path/to/det_model',
    det_limit_side_len=960,      # 检测边长限制
    det_limit_type='max',        # 限制类型

    # 识别模型
    rec_model_dir='path/to/rec_model',
    rec_image_shape='3, 48, 320',  # 输入形状
    rec_batch_num=6,              # 批次大小

    # 分类模型
    use_angle_cls=True,           # 启用方向分类
    cls_model_dir='path/to/cls_model',
    cls_batch_num=6,

    # 其他
    lang='ch',                    # 语言
    show_log=False,               # 显示日志
    use_gpu=False,                # 使用 GPU
    use_mp=False,                 # 多进程
    total_process_num=1           # 进程数
)

Performance

任务	时间 (CPU)	时间 (GPU)
单页 PDF (A4)	2-5s	0.5-1s
单张图片	1-3s	0.3-0.5s
10页 PDF	20-50s	5-10s

优化建议:

• 使用 GPU 加速
• 降低 PDF 渲染分辨率
• 启用多进程 use_mp=True
• 批量处理

Integration with Other Skills

与 mofa-research-2.0 结合

# 1. 使用 mofa-research-2.0 找到 PDF 文档
# 2. 使用 mofa-paddleocr 提取内容
# 3. 使用 mofa-research-2.0 分析提取的文本

research_result = research("topic")
pdf_url = research_result['pdf_url']

# 下载 PDF
# ...

# OCR 提取
text = paddleocr_extract('downloaded.pdf')

# 继续分析
analysis = analyze(text)

与 mofa-defuddle 结合

# mofa-paddleocr: 处理扫描版 PDF (图片)
# mofa-defuddle: 处理文字版 PDF (提取)

if is_scanned_pdf(file):
    text = paddleocr_extract(file)
else:
    text = defuddle_extract(file)

Output Requirements

必须生成的文件

./paddleocr/{task-slug}/
├── output.md              # Markdown 输出
├── output.json            # 结构化 JSON
├── metadata.json          # 处理元数据
│   ├── page_count
│   ├── processing_time
│   └── avg_confidence
└── images/                # 中间图片 (可选)
    ├── page_1.png
    └── ...

质量检查清单

• 所有页面已处理
• 文本提取完整
• 阅读顺序正确
• 置信度 > 0.8
• Markdown 格式正确
• 原始文件路径已记录

Related Skills

mofa-defuddle

Web 内容提取工具。

区别:

• mofa-defuddle: 提取网页/文档的文字内容
• mofa-paddleocr: OCR 识别图片中的文字

组合使用:

扫描版 PDF → mofa-paddleocr → 文字
文字版 PDF → mofa-defuddle → 文字

mofa-research-2.0

深度研究管道。

组合使用:

mofa-research-2.0: 发现文档
mofa-paddleocr: 提取内容
mofa-research-2.0: 分析内容

mofa-firecrawl / mofa-crawler

网页爬取工具。

组合使用:

mofa-firecrawl: 爬取网站获取 PDF
mofa-paddleocr: 提取 PDF 内容