438061781

Pdf Figure Extractor

辦公效率v1.0.0
作者:438061781更新於 2026-05-11pdf-figure-extractor@clawhub_438061781/pdf-figure-extractor
PDF 處理#PDF#论文

據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Pdf Figure Extractor 累計下載 1,100 次、獲 0 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,983 位,在「辦公效率」分類(435 個)中排名第 419 位。

累計安裝
122
累計下載
1100
星標
-
全站排名
#4,983
全站前 99% · 「辦公效率」前 97%
平台累計安裝累計下載星標評論
ClawHub ↗23921--
SkillHub ↗1221100-—

各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。

這個技能是做什麼的

主文描述識別 Figure 相關文字、定位 caption、確定裁剪範圍並檢查子圖、標籤和正文是否誤入的流程。提取結果可能缺少子圖或混入圖注與正文,應根據 PDF 結構檢查每張圖片並調整座標;僅處理使用者有意提供且適合處理的 PDF。

資料釋出於 2026-10-29

可以用來做什麼

  • 從論文 PDF 中規劃圖形提取步驟
  • 根據圖注位置判斷候選裁剪區域
  • 建立提取圖片的質量檢查清單

什麼時候用

  • 需要把論文圖形用於文件或稿件,且可以逐張人工複核提取結果時

示例提示詞

以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。

不讀取 PDF,列出分析頁面結構和定點陣圖注的步驟。
為一張候選圖建立裁剪後檢查表,涵蓋子圖、座標軸標籤、圖注與正文。

月度資料趨勢

累計下載1100
12264711722026-03 · 累計下載 1942026-05 · 累計下載 5042026-06 · 累計下載 6092026-07 · 累計下載 8082026-08 · 累計下載 8832026-09 · 累計下載 110026-0326-09
星標-
0112026-03 · 星標 -2026-05 · 星標 -2026-06 · 星標 -2026-07 · 星標 -2026-08 · 星標 -2026-09 · 星標 -26-0326-09

2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。

月份累計下載環比星標
2026-091100—-
2026-08883+9.3%-
2026-07808+32.7%-
2026-06609+20.8%-
2026-05504—-
2026-03194—-

SKILL.md 原文

以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。

2.7 KB · ClawHub v1.0.0
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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
展開全部(共 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"

「辦公效率」分類下的熱門技能

資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。