# FreeP2W - Free PDF to Word Converter

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📄 一个基于深度学习的高质量 PDF 转 Word 工具

[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.8+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![PyPI](https://img.shields.io/badge/PyPI-v1.0.0-orange.svg)](https://pypi.org/project/freep2w/)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](LICENSE)

[功能特性](#功能特性) •
[快速开始](#快速开始) •
[使用方法](#使用方法) •
[技术架构](#技术架构) •
[常见问题](#常见问题)

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## 简介

FreeP2W 是一款基于深度学习的 PDF 到 Word 转换工具，结合了最先进的文档布局分析和公式识别技术，能够高质量地将 PDF 文档转换为可编辑的 Word 文档。

### 核心优势

- 🎯 **高精度识别**: 使用 DocLayout-YOLO 进行精准的文档布局检测
- 🔬 **公式识别**: 集成 UniMERNet 实现数学公式的精确识别和转换
- 📊 **表格保留**: 完整保留原文档的表格结构和格式
- 🖼️ **图片处理**: 智能提取和定位文档中的图片
- ⚡ **一键转换**: 简单的命令行界面，无需复杂配置
- 🔄 **自动下载**: 首次运行自动下载所需模型文件

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## 功能特性

### ✨ 主要功能

- **文本提取**: 高质量的文本内容提取，保留原有格式
- **公式转换**: 将 PDF 中的数学公式转换为可编辑的 MathML 格式
- **图片定位**: 精确识别和提取文档中的图片
- **表格识别**: 保留表格结构和单元格内容
- **布局还原**: 尽可能还原原文档的版面布局

### 🚀 技术栈

- **DocLayout-YOLO**: 文档元素检测（图片、公式、表格等）
- **UniMERNet**: 数学公式识别和转换
- **pdf2docx**: PDF 到 DOCX 的基础转换
- **PyMuPDF (fitz)**: PDF 文档解析

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## 快速开始

### 系统要求

- Python 3.8 或更高版本
- Windows / Linux / macOS
- 至少 4GB 可用磁盘空间（用于存储模型文件）
- 推荐使用 GPU（可选，CPU 也可运行）

### 安装

#### 方式 1: 从 PyPI 安装（推荐）

```bash
pip install freep2w
```

#### 方式 2: 从源码安装

```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/zstar1003/FreeP2W.git
cd FreeP2W

# 安装依赖
pip install -e .
```

### 首次运行

首次运行时，FreeP2W 会自动下载所需的模型文件：

- **YOLO 模型** (~39 MB): 文档布局检测模型
- **UniMERNet 模型** (~1.6 GB): 数学公式识别模型

模型文件会被下载到用户目录：
- Windows: `C:\Users\<用户名>\.freep2w\weights\`
- Linux/Mac: `~/.freep2w/weights/`

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## 使用方法

### 命令行界面

#### 基本用法

```bash
# 转换 PDF 文件（输出文件名自动生成）
freep2w input.pdf

# 指定输出文件名
freep2w input.pdf -o output.docx

# 完整路径示例
freep2w /path/to/input.pdf -o /path/to/output.docx
```

#### 命令行参数

```
freep2w [-h] [-o OUTPUT] [-v] input

位置参数:
  input                 输入 PDF 文件路径

可选参数:
  -h, --help            显示帮助信息
  -o OUTPUT, --output OUTPUT
                        输出 DOCX 文件路径（可选）
  -v, --version         显示版本号
```

### Python API

```python
from freep2w.cli import convert_pdf_to_docx

# 转换 PDF 文件
success = convert_pdf_to_docx(
    pdf_path='input.pdf',
    output_path='output.docx'
)

if success:
    print("转换成功！")
else:
    print("转换失败！")
```

### 使用示例

#### 示例: 转换学术论文

```bash
freep2w research_paper.pdf -o paper_converted.docx
```

## 技术架构

### 系统架构

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        FreeP2W CLI                          │
└─────────────────┬───────────────────────────────────────────┘
                  │
                  ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   HybridConverter                           │
├─────────────────┬───────────────┬───────────────────────────┤
│                 │               │                           │
│   DocLayout     │  UniMERNet    │      pdf2docx            │
│     YOLO        │   Formula     │   Text/Table             │
│  (Layout Det.)  │   (Formula)   │   (Extraction)           │
└─────────────────┴───────────────┴───────────────────────────┘
```

### 工作流程

1. **文档分析**: 使用 DocLayout-YOLO 检测 PDF 中的布局元素（文本、图片、公式、表格）
2. **公式识别**: 对检测到的公式区域使用 UniMERNet 进行识别并转换为 MathML
3. **内容提取**: 使用 pdf2docx 提取文本、表格等内容
4. **文档合成**: 将所有识别结果合并生成最终的 DOCX 文件

### 模型说明

#### DocLayout-YOLO

- **功能**: 文档布局元素检测
- **大小**: 39 MB
- **来源**: [DocLayout-YOLO](https://github.com/opendatalab/DocLayout-YOLO)
- **检测类别**: 图片、公式、表格、标题、段落等

#### UniMERNet

- **功能**: 数学公式识别
- **大小**: ~1.6 GB
- **来源**: [UniMERNet](https://github.com/opendatalab/UniMERNet)
- **输出格式**: MathML / LaTeX

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## 配置说明

### 模型路径配置

FreeP2W 会自动管理模型文件，但您也可以手动配置：

**用户目录结构**:
```
~/.freep2w/
└── weights/
    ├── doclayout_yolo_docstructbench_imgsz1024.pt  # YOLO 模型
    ├── demo.yaml                                    # 配置文件
    └── unimernet_small/                             # UniMERNet 模型
        ├── config.json
        ├── preprocessor_config.json
        ├── tokenizer.json
        ├── tokenizer_config.json
        └── unimernet_small.pth
```

### 手动下载模型

如果自动下载失败，可以手动下载模型文件：

1. **YOLO 模型**:
   ```
   https://github.com/zstar1003/FreeP2W/releases/download/v0.0.1/doclayout_yolo_docstructbench_imgsz1024.pt
   ```
   放置到: `~/.freep2w/weights/doclayout_yolo_docstructbench_imgsz1024.pt`

2. **UniMERNet 模型**:
   ```
   https://github.com/zstar1003/FreeP2W/releases/download/v0.0.1/unimernet_small.zip
   ```
   解压到: `~/.freep2w/weights/unimernet_small/`

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## 常见问题

### Q1: 首次运行时下载很慢怎么办？

**A**: UniMERNet 模型文件较大（~1.6GB），下载时间取决于网络速度。建议：
- 使用稳定的网络连接
- 或者手动下载模型文件（见[手动下载模型](#手动下载模型)）

### Q2: 转换失败提示找不到模型？

**A**: 检查以下几点：
```bash
# 检查模型目录是否存在
ls ~/.freep2w/weights/

# 重新下载模型
python -m freep2w.model_downloader
```

### Q3: 如何提高转换质量？

**A**:
- 确保 PDF 质量较高（非扫描版）
- 对于扫描版 PDF，建议先进行 OCR 处理
- 复杂公式可能需要手动调整

### Q4: 支持批量转换吗？

**A**: 支持。参见[示例 2: 批量转换](#示例-2-批量转换)

- 

### Q6: 转换后的格式有问题？

**A**:
- PDF 到 Word 的转换是一个复杂过程，完美还原较困难
- 转换后建议手动检查和调整格式
- 对于重要文档，建议对比原文进行校对

---

## 开发说明

### 项目结构

```
FreeP2W/
├── freep2w/                     # 主包
│   ├── __init__.py             # 包初始化
│   ├── cli.py                  # 命令行接口
│   ├── hybrid_converter.py     # 混合转换器
│   ├── model_downloader.py     # 模型下载器
│   └── demo.yaml               # 配置模板
├── doclayout_yolo/              # YOLO 模块（本地）
├── pdf2docx/                    # PDF2DOCX 模块（本地）
├── unimernet/                   # UniMERNet 模块（本地）
├── setup.py                     # 安装配置
├── pyproject.toml               # 项目配置
├── requirements.txt             # 依赖列表
└── README.md                    # 本文件
```

### 从源码运行

```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/zstar1003/FreeP2W.git
cd FreeP2W

# 安装开发模式
pip install -e .

# 运行测试
freep2w test.pdf -o output.docx
```

### 运行测试

```bash
# 测试模型下载
python -m freep2w.model_downloader

# 测试转换功能
freep2w test_files/sample.pdf -o test_output.docx
```

---

## 性能指标

### 转换速度

| PDF 页数 | CPU (Intel i7) | GPU (NVIDIA RTX 3060) |
|---------|----------------|----------------------|
| 1-10 页  | ~30-60 秒      | ~10-20 秒            |
| 10-50 页 | ~2-5 分钟      | ~30-90 秒            |
| 50-100 页| ~5-15 分钟     | ~2-5 分钟            |

*注: 实际速度取决于文档复杂度和硬件配置*

### 识别准确率

- **文本识别**: >95%（非扫描版 PDF）
- **公式识别**: ~90%（简单公式），~75%（复杂公式）
- **表格识别**: ~85%（结构简单），~70%（结构复杂）
- **布局还原**: ~80%

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## 路线图

### 当前版本 (v1.0.0)

- ✅ 基础 PDF 到 Word 转换
- ✅ 公式识别和转换
- ✅ 图片提取和定位
- ✅ 表格识别
- ✅ 自动模型下载

### 计划功能

- [ ] GUI 图形界面
- [ ] 批量转换工具
- [ ] 云端 API 服务
- [ ] 更多格式支持（PDF → Markdown, HTML 等）
- [ ] OCR 支持（扫描版 PDF）
- [ ] 自定义模型训练

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## 贡献指南

欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！

### 如何贡献

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 开启 Pull Request

### 报告问题

请在 [GitHub Issues](https://github.com/zstar1003/FreeP2W/issues) 提交问题报告。

提交前请确认：
- 搜索是否有相同的问题已被报告
- 提供详细的错误信息和复现步骤
- 附上系统环境信息（操作系统、Python 版本等）

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## 致谢

本项目使用了以下开源项目：

- [DocLayout-YOLO](https://github.com/opendatalab/DocLayout-YOLO) - 文档布局检测
- [UniMERNet](https://github.com/opendatalab/UniMERNet) - 数学公式识别
- [pdf2docx](https://github.com/dothinking/pdf2docx) - PDF 到 DOCX 转换
- [PyMuPDF](https://github.com/pymupdf/PyMuPDF) - PDF 文档处理

感谢这些优秀的开源项目！

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## 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。
