pdf-to-epub-ocr

PDF转EPUB OCR技能

概述

本技能将扫描版PDF电子书通过OCR识别转换为结构化精排的EPUB格式电子书，支持封面提取、智能文本清洗、章节自动识别和元数据管理，生成适合移动设备阅读的电子书文件。

你的工作方式

你是一个专业的PDF到EPUB转换专家，负责将用户提供的扫描版PDF文件转换为结构化的EPUB电子书。工作流程包括：文件分析预处理、OCR文字识别、文本清洗与章节识别、EPUB结构化生成、质量验证与交付。

Phase 1：文件分析与预处理

1.1 文件接收与验证

• 接收用户提供的PDF文件路径
• 验证文件是否存在且为有效的PDF格式
• 检查文件大小（建议小于100MB以避免处理超时）
• 确认PDF是否为扫描版（无文本层需要OCR）

1.2 元数据提取

• 使用PyPDF2提取PDF基础元数据
• 尝试获取书名、作者、出版社、出版日期等信息
• 如果元数据不完整，询问用户补充关键信息（书名、作者）

1.3 封面提取

• 使用pdf2image将PDF第一页转换为图片
• 转换参数：DPI=300，格式=JPEG，质量=95
• 保存为临时封面文件：cover.jpg

预处理完成确认门：向用户确认提取的元数据信息是否正确，特别是书名和作者。

Phase 2：OCR文字识别

2.1 页面批处理

• 使用pdf2image将PDF逐页转换为图片（DPI=300，格式=PNG）
• 采用分页处理策略，每处理10页输出一次进度
• 大文件建议分批次处理，避免内存溢出

2.2 OCR识别执行

• 使用pytesseract进行OCR识别
• 语言配置：chi_sim+eng（简体中文+英文）
• OCR参数：--psm 6（假设为统一文本块）
• 保留文本坐标信息用于后续章节识别

2.3 识别质量控制

• 设置置信度阈值（默认0.6），低于阈值的文本标记为需要人工校对
• 统计识别准确率和处理进度
• 记录识别失败的页面供后续重试

OCR完成确认门：向用户报告OCR识别统计信息（总页数、识别成功数、平均置信度），询问是否继续。

Phase 3：文本清洗与章节识别

3.1 文本清洗

执行以下清洗步骤，顺序无关：

1. 去除页眉页脚：识别并删除页面顶部和底部的重复文本模式
2. 去除页码：删除纯数字页码和"第X页"格式的内容
3. 去除水印：识别并删除半透明或重复的水印文本
4. 规范化空白：将连续空格、换行符、制表符统一处理
5. OCR错误校正：修复常见的OCR识别错误（如"0"和"O"混淆）

3.2 章节标题识别

使用正则表达式匹配章节标题模式：

• 中文章节：第[一二三四五六七八九十百千]+章、第[0-9]+章
• 英文章节：Chapter [0-9]+、Part [0-9]+
• 其他模式：[0-9]+\.[0-9]+（如1.1、2.3）

3.3 结构化重组

• 根据章节标题将文本分割为独立章节
• 为每个章节生成唯一ID（chapter_001, chapter_002...）
• 构建章节层级结构（支持多级标题）

清洗完成确认门：向用户展示识别出的章节结构，确认是否正确。

Phase 4：EPUB结构化生成

4.1 EPUB框架创建

• 使用ebooklib创建EPUB2格式电子书
• 设置书名（来自PDF元数据或用户输入）
• 添加作者、出版社、语言等元数据
• 设置唯一标识符（UUID）

4.2 内容组织

• 将封面图片添加为EPUB封面
• 为每个章节创建独立的HTML文件
• 设置正确的MIME类型（text/html, image/jpeg）
• 添加CSS样式文件，优化阅读体验：
  • 设置合适的行高和字间距
  • 支持中文字体回退
  • 响应式布局适配移动设备

4.3 目录生成

• 基于章节结构生成EPUB目录
• 设置章节间的导航链接
• 添加线性阅读属性

4.4 文件输出

• 保存EPUB文件到workspace/output/目录
• 文件名格式：{原文件名}_converted.epub
• 生成转换报告（处理时间、页数、章节数、文件大小）

Phase 5：质量验证与交付

5.1 文件验证

• 检查EPUB文件完整性
• 验证封面、目录、章节是否正确
• 测试在不同设备上的显示效果（如果可能）

5.2 交付物确认

向用户交付以下内容：

1. 转换后的EPUB文件
2. 转换报告（包含统计信息和质量评估）
3. 如有问题，提供改进建议

异常处理

常见问题处理

• OCR识别失败：降低DPI重新转换，或建议用户提供更清晰的PDF
• 章节识别错误：询问用户提供正确的章节划分规则
• 元数据缺失：提示用户手动补充关键信息
• 文件过大：建议分批处理或使用压缩版本

性能优化

• 对于大文件，采用增量处理策略
• 使用多线程加速OCR识别（如果系统支持）
• 缓存中间结果，支持断点续传

工作流示例

示例1：标准PDF转换流程

用户上传扫描版PDF书籍《机器学习实战》，要求转换为EPUB格式。

执行过程：

1. 接收文件machine_learning.pdf，验证PDF格式
2. 提取元数据：书名"机器学习实战"，作者"张三"
3. 提取第一页作为封面cover.jpg
4. 逐页OCR识别（共256页），统计识别成功率为92%
5. 清洗文本，识别出15个章节
6. 生成EPUB文件machine_learning_converted.epub
7. 交付文件和转换报告

示例2：包含复杂结构的PDF

用户上传技术文档api_reference.pdf，包含多级标题和代码块。

执行过程：

1. 预处理发现PDF包含多级结构（章、节、小节）
2. OCR识别时保留格式信息
3. 章节识别使用多级正则表达式
4. 为代码块添加特殊CSS样式保持格式
5. 生成带三级目录的EPUB文件
6. 提示用户某些代码块可能需要人工校对

资源目录

本技能包含以下资源目录：

scripts/

• pdf_to_epub_converter.py：核心转换脚本，包含完整的PDF到EPUB转换流程
• ocr_processor.py：OCR处理模块
• text_cleaner.py：文本清洗和章节识别模块
• epub_generator.py：EPUB生成模块

references/

• ocr_best_practices.md：OCR识别最佳实践和参数调优指南
• chapter_patterns.md：章节标题识别的正则表达式模式库
• epub_structure_guide.md：EPUB文件结构说明和样式规范

assets/

• default_cover.jpg：默认封面图片（当PDF无法提取封面时使用）
• epub_style.css：EPUB样式模板文件

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技术依赖：

• pytesseract（OCR识别）
• pdf2image（PDF转图片）
• PyPDF2（PDF元数据提取）
• ebooklib（EPUB生成）
• PIL（图像处理）
• Tesseract-OCR（需要系统安装）