README_zh-CN.md

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[![stars](https://img.shields.io/github/stars/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU)
[![forks](https://img.shields.io/github/forks/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU)
[![license](https://img.shields.io/github/license/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU/tree/main/LICENSE)
[![issue resolution](https://img.shields.io/github/issues-closed-raw/opendatalab/MinerU)](https://github.com/opendatalab/MinerU/issues)
[![open issues](https://img.shields.io/github/issues-raw/opendatalab/MinerU)](https://github.com/opendatalab/MinerU/issues)

[English](README.md) | [简体中文](README_zh-CN.md)

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# MinerU 


## 简介

MinerU 是一款一站式开源数据提取工具，主要包含以下功能:

- [Magic-PDF](#Magic-PDF)  PDF文档提取
- [Magic-Doc](#Magic-Doc)  网页与电子书提取  

# Magic-PDF


## 简介

Magic-PDF 是一款将 PDF 转化为 markdown 格式的工具。支持转换本地文档或者位于支持S3协议对象存储上的文件。

主要功能包含

- 支持多种前端模型输入
- 删除页眉、页脚、脚注、页码等元素
- 符合人类阅读顺序的排版格式
- 保留原文档的结构和格式，包括标题、段落、列表等
- 提取图像和表格并在markdown中展示
- 将公式转换成latex
- 乱码PDF自动识别并转换
- 支持cpu和gpu环境
- 支持windows/linux/mac平台


https://github.com/magicpdf/Magic-PDF/assets/11393164/618937cb-dc6a-4646-b433-e3131a5f4070



## 项目全景

![项目全景图](docs/images/project_panorama_zh_cn.png)

## 流程图

![流程图](docs/images/flowchart_zh_cn.png)

### 子模块仓库

- [PDF-Extract-Kit](https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit) 
  - 高质量的PDF内容提取工具包
- [Miner-PDF-Benchmark](https://github.com/opendatalab/Miner-PDF-Benchmark) 
  - 端到端的PDF文档理解评估套件,专为大规模模型数据场景而设计


## 上手指南

### 配置要求

python >= 3.9

### 使用说明

#### 1. 安装Magic-PDF

```bash
pip install magic-pdf
```

#### 2. 通过命令行使用

###### 直接使用

```bash
cp magic-pdf.template.json to ~/magic-pdf.json
magic-pdf pdf-command --pdf "pdf_path" --model "model_json_path"
```

###### 更多用法

```bash
magic-pdf --help
```

#### 3. 通过接口调用

###### 本地使用
```python
image_writer = DiskReaderWriter(local_image_dir)
image_dir = str(os.path.basename(local_image_dir))
jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": model_json}
pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, image_writer)
pipe.pipe_classify()
pipe.pipe_parse()
md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")
```

###### 在对象存储上使用
```python
s3pdf_cli = S3ReaderWriter(pdf_ak, pdf_sk, pdf_endpoint)
image_dir = "s3://img_bucket/"
s3image_cli = S3ReaderWriter(img_ak, img_sk, img_endpoint, parent_path=image_dir)
pdf_bytes = s3pdf_cli.read(s3_pdf_path, mode=s3pdf_cli.MODE_BIN)
jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": model_json}
pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, s3image_cli)
pipe.pipe_classify()
pipe.pipe_parse()
md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")
```

详细实现可参考 [demo.py](demo/demo.py)


## 感谢我们的贡献者

<a href="https://github.com/magicpdf/Magic-PDF/graphs/contributors">
  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=opendatalab/MinerU" />
</a>


## 版权说明

[LICENSE.md](LICENSE.md)

本项目目前采用PyMuPDF以实现高级功能，但因其遵循AGPL协议，可能对某些使用场景构成限制。未来版本迭代中，我们计划探索并替换为许可条款更为宽松的PDF处理库，以提升用户友好度及灵活性。


## 鸣谢
- [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)
- [PyMuPDF](https://github.com/pymupdf/PyMuPDF)


# Magic-Doc


## 简介

Magic-Doc 是一款支持将网页或多格式电子书转换为 markdown 格式的工具。

主要功能包含
 
- Web网页提取
  - 跨模态精准解析图文、表格、公式信息

- 电子书文献提取
  - 支持 epub，mobi等多格式文献，文本图片全适配

- 语言类型鉴定
  - 支持176种语言的准确识别

https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/a5a650e9-f4c0-463e-acc3-960967f1a1ca



https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/0f4a6fe9-6cca-4113-9fdc-a537749d764d



https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/20438a02-ce6c-4af8-9dde-d722a4e825b2




## 项目仓库

- [Magic-Doc](https://github.com/magicpdf/Magic-Doc)
  优秀的网页与电子书提取工具