438061781

Pdf Figure Extractor

オフィス効率化v1.0.0
作者:438061781更新日 2026-05-11pdf-figure-extractor@clawhub_438061781/pdf-figure-extractor
PDF 処理#PDF#论文

AlphaMoatによると、2026-09時点でPdf Figure Extractorのダウンロード数は1,100、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,983位、オフィス効率化では435件中419位です。

インストール数
122
ダウンロード数
1100
スター数
-
総合順位
#4,983
全体の上位 99% · オフィス効率化の上位 97%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗23921--
SkillHub ↗1221100-—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

図に関係するテキストの検出、キャプション位置の特定、切り抜き範囲の選択、サブ図や本文の混入確認を扱います。切り抜きでサブ図が欠けたりキャプションや本文が入ったりする可能性があるため、PDF 構造に照らして各画像を確認し、座標を調整してください。処理には明示的に提供され、適切な PDF のみを使います。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • 論文 PDF から図を抽出する手順を計画する
  • キャプション位置に基づき候補範囲を決める
  • 抽出画像の品質チェック項目を作成する

使う場面

  • 文書や原稿に使う図を準備し、抽出画像を一枚ずつ確認できる場合

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

PDF を開かずに、ページ構造を分析してキャプションを見つける手順を列挙して。
切り抜き後の確認表を作り、サブ図、軸ラベル、キャプション、本文を含めて。

月次の推移

ダウンロード数1100
12264711722026-03 · ダウンロード数 1942026-05 · ダウンロード数 5042026-06 · ダウンロード数 6092026-07 · ダウンロード数 8082026-08 · ダウンロード数 8832026-09 · ダウンロード数 110026-0326-09
スター数-
0112026-03 · スター数 -2026-05 · スター数 -2026-06 · スター数 -2026-07 · スター数 -2026-08 · スター数 -2026-09 · スター数 -26-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-091100—-
2026-08883+9.3%-
2026-07808+32.7%-
2026-06609+20.8%-
2026-05504—-
2026-03194—-

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

2.7 KB・ClawHub v1.0.0
---
name: pdf-figure-extractor
description: 从PDF论文中精确提取Figure图片,自动分析PDF结构、定位caption位置、裁剪干净图形,并验证图片质量。支持学术新闻稿、论文写作等场景的自动化图片处理。
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# PDF Figure提取技能

## 使用场景

- 从学术论文PDF提取Figure插入Word文档
すべて表示(全 97 行)
- 需要干净、无caption、无正文的纯图形图片
- 批量提取多个Figure

## 标准工作流程

### 步骤1: 分析PDF结构
```python
import fitz

doc = fitz.open(pdf_path)
page = doc[page_num]

# 获取所有文本块
blocks = page.get_text("blocks")
for block in blocks:
    x0, y0, x1, y1, text, block_no, block_type = block
    if "Fig." in text or "Figure" in text:
        print(f"Figure相关: y={y0:.0f}-{y1:.0f}, {text[:50]}...")
```

### 步骤2: 定位Caption位置
```python
# 搜索Fig. X的精确位置
text_instances = page.search_for(f"Fig. {fig_num}")
for inst in text_instances:
    print(f"Fig.{fig_num}位置: y={inst.y0:.0f}-{inst.y1:.0f}")
```

### 步骤3: 确定裁剪区域
根据caption位置判断图形区域:

| Caption位置 | 图形区域 |
|------------|---------|
| y=400 (页面中部) | y=100-395 (caption上方) |
| y=666 (页面底部) | y=350-660 (caption上方) |
| y=326 (页面底部) | y=100-320 (caption上方) |

### 步骤4: 精确裁剪
```python
rect = fitz.Rect(50, y_start, page.rect.width - 50, y_end)
pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(2, 2), clip=rect)
pix.save(f"fig{fig_num}.png")
```

### 步骤5: 验证图片质量
检查清单:
- [ ] 包含所有子图(a,b,c,d...)
- [ ] 没有混入"Fig. X"开头的caption文字
- [ ] 没有混入正文段落
- [ ] 坐标轴和标签完整

## 常见PDF布局模板

### Nature/Science论文
- Fig.1: 通常caption在底部,图形y=350-660
- Fig.2+: caption位置不固定,需要先分析

### 会议论文
- 单栏布局: caption通常在图形下方
- 双栏布局: caption可能在图形上方或下方

## 错误处理

### 问题: 图片混入正文
**原因**: 裁剪范围太大
**解决**: 缩小y_end,确保在caption之前结束

### 问题: 子图缺失
**原因**: 裁剪范围太小
**解决**: 扩大y_start/y_end,包含完整图形

### 问题: caption未去除
**原因**: 裁剪范围包含了caption区域
**解决**: 根据caption的y坐标精确调整裁剪边界

## 最佳实践

1. **永远不要**凭感觉估计坐标
2. **始终先**分析PDF文本块结构
3. **高分辨率渲染**: 使用`matrix=fitz.Matrix(2, 2)`
4. **验证每张图片**: 确保干净无杂质
5. **记录坐标**: 为常见PDF类型建立坐标模板

## 触发关键词

"提取PDF图片", "从PDF提取Figure", "PDF图片裁剪", "学术论文图片提取"

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