Upload converter pipeline: step2_extract.py
This commit is contained in:
@@ -2,12 +2,9 @@
|
||||
"""
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||||
extract_1_v2.py
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||||
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||||
PDF에서 텍스트(md)와 이미지(png)를 추출하는 기능을 담당하는 모듈.
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||||
- 원본 폴더 구조 유지
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||||
- 이미지 추출 시 캡션(예: <그림 1>)과 연결
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||||
- 헤더/푸터 제외 로직 포함
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||||
- OCR 옵션 지원 (Tesseract 설치 필요)
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||||
- JSON 기반 메타데이터 기록 (이미지경로, 캡션 등)
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||||
PDF에서 텍스트(md)와 이미지(png)를 추출
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||||
- 하위 폴더 구조 유지
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||||
- 이미지 메타데이터 JSON 생성 (폴더경로, 파일명, 페이지, 위치, 캡션 등)
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||||
"""
|
||||
|
||||
import fitz # PyMuPDF
|
||||
@@ -30,15 +27,14 @@ try:
|
||||
TESSERACT_AVAILABLE = True
|
||||
except ImportError:
|
||||
TESSERACT_AVAILABLE = False
|
||||
print("[INFO] pytesseract 미설치. 이미지 텍스트 분석 기능이 제한됩니다.")
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||||
print("[INFO] pytesseract 미설치 - 텍스트 잘림 필터 비활성화")
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||||
|
||||
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||||
# ===== 설정 및 상수 =====
|
||||
CAPTION_PATTERN = re.compile(
|
||||
r'^\s*(?:[<\[\(\{]\s*)?(그림|figure|fig)\s*\.?\s*(?:[<\[\(\{]\s*)?0*\d+(?:\s*[-~]\s*\d+)?',
|
||||
r'^\s*(?:[<\[\(\{]\s*)?(그림|figure|fig)\s*\.?\s*(?:[<\[\(\{]\s*)?0*\d+(?:\s*[-–]\s*\d+)?',
|
||||
re.IGNORECASE
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ===== 이미지 추출 및 캡션 매칭 핵심 로직 =====
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||||
|
||||
def get_figure_rects(page):
|
||||
"""
|
||||
@@ -49,7 +45,7 @@ def get_figure_rects(page):
|
||||
|
||||
blocks = page.get_text("blocks")
|
||||
captions = []
|
||||
|
||||
|
||||
for i, b in enumerate(blocks):
|
||||
text = b[4]
|
||||
if CAPTION_PATTERN.search(text):
|
||||
@@ -78,7 +74,7 @@ def get_figure_rects(page):
|
||||
|
||||
remaining_drawings = filtered_drawings_rects + img_rects
|
||||
caption_clusters = {cap['index']: [cap['rect']] for cap in captions}
|
||||
|
||||
|
||||
def is_text_between(r1, r2, text_blocks):
|
||||
if r1.intersects(r2):
|
||||
return False
|
||||
@@ -86,7 +82,7 @@ def get_figure_rects(page):
|
||||
for b in text_blocks:
|
||||
b_rect = fitz.Rect(b[:4])
|
||||
text_content = b[4]
|
||||
if len(text_content.strip()) < 20:
|
||||
if len(text_content.strip()) < 20:
|
||||
continue
|
||||
if not b_rect.intersects(union):
|
||||
continue
|
||||
@@ -99,11 +95,11 @@ def get_figure_rects(page):
|
||||
while changed:
|
||||
changed = False
|
||||
to_remove = []
|
||||
|
||||
|
||||
for d_rect in remaining_drawings:
|
||||
best_cluster_key = None
|
||||
min_dist = float('inf')
|
||||
|
||||
|
||||
for cap_index, cluster_rects in caption_clusters.items():
|
||||
for r in cluster_rects:
|
||||
dist = 0
|
||||
@@ -113,57 +109,57 @@ def get_figure_rects(page):
|
||||
x_dist = 0
|
||||
if d_rect.x1 < r.x0: x_dist = r.x0 - d_rect.x1
|
||||
elif d_rect.x0 > r.x1: x_dist = d_rect.x0 - r.x1
|
||||
|
||||
|
||||
y_dist = 0
|
||||
if d_rect.y1 < r.y0: y_dist = r.y0 - d_rect.y1
|
||||
elif d_rect.y0 > r.y1: y_dist = d_rect.y0 - r.y1
|
||||
|
||||
|
||||
if x_dist < 150 and y_dist < 150:
|
||||
dist = max(x_dist, y_dist) + 0.1
|
||||
dist = max(x_dist, y_dist) + 0.1
|
||||
else:
|
||||
dist = float('inf')
|
||||
|
||||
|
||||
if dist < min_dist:
|
||||
if not is_text_between(r, d_rect, blocks):
|
||||
min_dist = dist
|
||||
best_cluster_key = cap_index
|
||||
|
||||
if min_dist == 0:
|
||||
|
||||
if min_dist == 0:
|
||||
break
|
||||
|
||||
|
||||
if best_cluster_key is not None and min_dist < 150:
|
||||
caption_clusters[best_cluster_key].append(d_rect)
|
||||
to_remove.append(d_rect)
|
||||
changed = True
|
||||
|
||||
|
||||
for r in to_remove:
|
||||
remaining_drawings.remove(r)
|
||||
|
||||
|
||||
figure_regions = []
|
||||
|
||||
|
||||
for cap in captions:
|
||||
cluster_rects = caption_clusters[cap['index']]
|
||||
content_rects = cluster_rects[1:]
|
||||
|
||||
content_rects = cluster_rects[1:]
|
||||
|
||||
if not content_rects:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
|
||||
union_rect = content_rects[0]
|
||||
for r in content_rects[1:]:
|
||||
union_rect = union_rect | r
|
||||
|
||||
|
||||
union_rect.x0 = max(0, union_rect.x0 - 5)
|
||||
union_rect.x1 = min(page.rect.width, union_rect.x1 + 5)
|
||||
union_rect.y0 = max(0, union_rect.y0 - 5)
|
||||
union_rect.y1 = min(page.rect.height, union_rect.y1 + 5)
|
||||
|
||||
|
||||
cap_rect = cap['rect']
|
||||
|
||||
|
||||
if cap_rect.y0 + cap_rect.height/2 < union_rect.y0 + union_rect.height/2:
|
||||
if union_rect.y0 < cap_rect.y1: union_rect.y0 = cap_rect.y1 + 2
|
||||
if union_rect.y0 < cap_rect.y1: union_rect.y0 = cap_rect.y1 + 2
|
||||
else:
|
||||
if union_rect.y1 > cap_rect.y0: union_rect.y1 = cap_rect.y0 - 2
|
||||
|
||||
if union_rect.y1 > cap_rect.y0: union_rect.y1 = cap_rect.y0 - 2
|
||||
|
||||
area = union_rect.get_area()
|
||||
page_area = page.rect.get_area()
|
||||
|
||||
@@ -194,7 +190,7 @@ def get_figure_rects(page):
|
||||
'rect': union_rect,
|
||||
'caption_index': cap['index'],
|
||||
'caption_rect': cap['rect'],
|
||||
'caption_text': cap['text'].strip() # 원본 캡션 텍스트 유지
|
||||
'caption_text': cap['text'].strip() # ★ 캡션 텍스트 저장
|
||||
})
|
||||
|
||||
return figure_regions
|
||||
@@ -224,28 +220,29 @@ def keep_figure(pix):
|
||||
return True, nonwhite_ratio, edge_ratio, var
|
||||
|
||||
|
||||
# ===== 추가 이미지 필터링 알고리즘 (v2.1) =====
|
||||
# ===== 추가 이미지 필터 함수들 (v2.1) =====
|
||||
|
||||
def pix_to_pil(pix):
|
||||
"""PyMuPDF Pixmap을 PIL Image로 변환"""
|
||||
img = Image.frombytes("RGB", [pix.width, pix.height], pix.samples)
|
||||
return img
|
||||
img_data = pix.tobytes("png")
|
||||
return Image.open(io.BytesIO(img_data))
|
||||
|
||||
|
||||
def has_cut_text_at_boundary(pix, margin=5):
|
||||
"""
|
||||
이미지 경계선에 텍스트가 잘려 있는지 확인
|
||||
- 이미지 주변에 근접한 텍스트 박스가 있으면 필터링 대상으로 판단
|
||||
이미지 경계에서 텍스트가 잘렸는지 감지
|
||||
- 이미지 테두리 근처에 텍스트 박스가 있으면 잘린 것으로 판단
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
pix: PyMuPDF Pixmap
|
||||
margin: 경계선으로부터의 여백 (기본 5px)
|
||||
|
||||
margin: 경계로부터의 여유 픽셀 (기본 5px)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
bool: 텍스트가 잘린 경우 True
|
||||
bool: 텍스트가 잘렸으면 True
|
||||
"""
|
||||
if not TESSERACT_AVAILABLE:
|
||||
return False # OCR 없으면 우선 통과
|
||||
|
||||
return False # OCR 없으면 필터 비활성화
|
||||
|
||||
try:
|
||||
img = pix_to_pil(pix)
|
||||
width, height = img.size
|
||||
@@ -255,68 +252,69 @@ def has_cut_text_at_boundary(pix, margin=5):
|
||||
|
||||
for i, text in enumerate(data['text']):
|
||||
text = str(text).strip()
|
||||
if len(text) < 2: # 너무 짧은 텍스트 무시
|
||||
if len(text) < 2: # 너무 짧은 텍스트는 무시
|
||||
continue
|
||||
|
||||
|
||||
x = data['left'][i]
|
||||
y = data['top'][i]
|
||||
w = data['width'][i]
|
||||
h = data['height'][i]
|
||||
|
||||
# 텍스트가 상하좌우 경계선에 너무 가깝다면 = 잘린 텍스트 박스일 가능성 높음
|
||||
# 좌측 경계
|
||||
# 텍스트가 이미지 경계에 너무 가까우면 = 잘린 것
|
||||
# 왼쪽 경계
|
||||
if x <= margin:
|
||||
return True
|
||||
# 우측 경계
|
||||
# 오른쪽 경계
|
||||
if x + w >= width - margin:
|
||||
return True
|
||||
# 상단 경계 (제목 형태는 제외하기 위해 높이 제한 추가)
|
||||
# 상단 경계 (헤더 제외를 위해 좀 더 여유)
|
||||
if y <= margin and h < height * 0.3:
|
||||
return True
|
||||
# 하단 경계
|
||||
if y + h >= height - margin:
|
||||
return True
|
||||
|
||||
|
||||
return False
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
# OCR 실패 시 필터링 없이 통과 (보수적 접근)
|
||||
# OCR 실패 시 필터 통과 (이미지 유지)
|
||||
return False
|
||||
|
||||
|
||||
def is_decorative_background(pix, edge_threshold=0.02, color_var_threshold=500):
|
||||
"""
|
||||
배경 패턴(장식) 이미지인지 확인
|
||||
- 엣지 비율이 낮고 (복잡한 도형/사진이 아님)
|
||||
- 색상 분산이 낮거나 특정 범위 내인 경우 (단조로운 그라데이션 등)
|
||||
배경 패턴 + 텍스트만 있는 장식용 이미지인지 감지
|
||||
- 엣지가 적고 (복잡한 도표/사진이 아님)
|
||||
- 색상 다양성이 낮으면 (단순 그라데이션 배경)
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
pix: PyMuPDF Pixmap
|
||||
edge_threshold: 엣지 비율 임계값 (기본 0.02 = 2%)
|
||||
color_var_threshold: 색상 분산 임계값
|
||||
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
bool: 배경 이미지인 경우 True
|
||||
bool: 장식용 배경이면 True
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
nonwhite_ratio, edge_ratio, var = pixmap_metrics(pix)
|
||||
|
||||
# 엣지 비율이 2% 미만이면서 단조로운 색상 분포라면 배경 패턴 가능성 높음
|
||||
# 엣지가 거의 없고 (단순한 이미지)
|
||||
# 색상 분산도 낮으면 (배경 패턴)
|
||||
if edge_ratio < edge_threshold and var < color_var_threshold:
|
||||
# 추가적으로 텍스트 이미지인지 OCR로 체크 가능
|
||||
# 추가 확인: 텍스트만 있는지 OCR로 체크
|
||||
if TESSERACT_AVAILABLE:
|
||||
try:
|
||||
img = pix_to_pil(pix)
|
||||
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='kor+eng').strip()
|
||||
|
||||
# 텍스트가 있고, 엣지 비율이 아주 낮다면 = 텍스트 배경 장식
|
||||
# 텍스트가 있고, 이미지가 단순하면 = 텍스트 배경
|
||||
if len(text) > 3 and edge_ratio < 0.015:
|
||||
return True
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
return True
|
||||
|
||||
return True
|
||||
|
||||
return False
|
||||
|
||||
except Exception:
|
||||
@@ -325,14 +323,15 @@ def is_decorative_background(pix, edge_threshold=0.02, color_var_threshold=500):
|
||||
|
||||
def is_header_footer_region(rect, page_rect, height_threshold=0.12):
|
||||
"""
|
||||
헤더/푸터 영역에 포함되는지 확인
|
||||
- 상단 12% 또는 하단 12%에 위치한 작은 이미지는 필터링
|
||||
헤더/푸터 영역에 있는 이미지인지 감지
|
||||
- 페이지 상단 12% 또는 하단 12%에 위치
|
||||
- 높이가 낮은 strip 형태
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
rect: 이미지 영역 (fitz.Rect)
|
||||
page_rect: 전체 페이지 영역 (fitz.Rect)
|
||||
page_rect: 페이지 전체 영역 (fitz.Rect)
|
||||
height_threshold: 헤더/푸터 영역 비율 (기본 12%)
|
||||
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
bool: 헤더/푸터 영역이면 True
|
||||
"""
|
||||
@@ -341,68 +340,68 @@ def is_header_footer_region(rect, page_rect, height_threshold=0.12):
|
||||
|
||||
# 상단 영역 체크
|
||||
if rect.y0 < page_height * height_threshold:
|
||||
# 매우 얇은 이미지(구분선 등)나 작은 로고 등
|
||||
# 높이가 페이지의 15% 미만인 strip이면 헤더
|
||||
if img_height < page_height * 0.15:
|
||||
return True
|
||||
|
||||
|
||||
# 하단 영역 체크
|
||||
if rect.y1 > page_height * (1 - height_threshold):
|
||||
# 푸터 영역의 작은 이미지
|
||||
# 높이가 페이지의 15% 미만인 strip이면 푸터
|
||||
if img_height < page_height * 0.15:
|
||||
return True
|
||||
|
||||
|
||||
return False
|
||||
|
||||
|
||||
def should_filter_image(pix, rect, page_rect):
|
||||
"""
|
||||
여러 필터링 규칙을 종합하여 이미지 보존 여부 결정
|
||||
이미지를 필터링해야 하는지 종합 판단
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
pix: PyMuPDF Pixmap
|
||||
rect: 이미지 영역
|
||||
page_rect: 전체 페이지 영역
|
||||
|
||||
page_rect: 페이지 전체 영역
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
tuple: (필터링 여부, 필터링 이유)
|
||||
tuple: (필터링 여부, 필터링 사유)
|
||||
"""
|
||||
# 1. 헤더/푸터 영역 체크
|
||||
if is_header_footer_region(rect, page_rect):
|
||||
return True, "header_footer"
|
||||
|
||||
# 2. 잘린 텍스트 포함 여부 체크
|
||||
|
||||
# 2. 텍스트 잘림 체크
|
||||
if has_cut_text_at_boundary(pix):
|
||||
return True, "cut_text"
|
||||
|
||||
# 3. 배경 장식 여부 체크
|
||||
|
||||
# 3. 장식용 배경 체크
|
||||
if is_decorative_background(pix):
|
||||
return True, "decorative_background"
|
||||
|
||||
|
||||
return False, None
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_pdf_content(pdf_path, output_md_path, img_dir, metadata):
|
||||
"""
|
||||
PDF 내용 추출 메인 함수
|
||||
|
||||
PDF 내용 추출
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
pdf_path: PDF 경로
|
||||
output_md_path: 출력 MD 경로
|
||||
pdf_path: PDF 파일 경로
|
||||
output_md_path: 출력 MD 파일 경로
|
||||
img_dir: 이미지 저장 폴더
|
||||
metadata: 메타데이터 정보 (폴더 경로, 파일명 등)
|
||||
|
||||
metadata: 메타데이터 딕셔너리 (폴더 경로, 파일명 등)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
image_metadata_list: 추출된 이미지 메타데이터 리스트
|
||||
image_metadata_list: 추출된 이미지들의 메타데이터 리스트
|
||||
"""
|
||||
os.makedirs(img_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
image_metadata_list = [] # 이미지 메타데이터 정보 수집
|
||||
|
||||
|
||||
image_metadata_list = [] # ★ 이미지 메타데이터 수집
|
||||
|
||||
doc = fitz.open(pdf_path)
|
||||
total_pages = len(doc)
|
||||
|
||||
|
||||
with open(output_md_path, "w", encoding="utf-8") as md_file:
|
||||
# 문서 메타데이터 정보 추가
|
||||
# ★ 메타데이터 헤더 추가
|
||||
md_file.write(f"---\n")
|
||||
md_file.write(f"source_pdf: {metadata['pdf_name']}\n")
|
||||
md_file.write(f"source_folder: {metadata['relative_folder']}\n")
|
||||
@@ -410,13 +409,13 @@ def extract_pdf_content(pdf_path, output_md_path, img_dir, metadata):
|
||||
md_file.write(f"extracted_at: {datetime.now().isoformat()}\n")
|
||||
md_file.write(f"---\n\n")
|
||||
md_file.write(f"# {metadata['pdf_name']}\n\n")
|
||||
|
||||
|
||||
for page_num, page in enumerate(doc):
|
||||
md_file.write(f"\n## Page {page_num + 1}\n\n")
|
||||
img_rel_dir = os.path.basename(img_dir)
|
||||
|
||||
|
||||
figure_regions = get_figure_rects(page)
|
||||
|
||||
|
||||
kept_figures = []
|
||||
for i, fig in enumerate(figure_regions):
|
||||
rect = fig['rect']
|
||||
@@ -427,11 +426,11 @@ def extract_pdf_content(pdf_path, output_md_path, img_dir, metadata):
|
||||
|
||||
pix = page.get_pixmap(clip=rect, dpi=150, colorspace=fitz.csRGB)
|
||||
|
||||
# 추가 필터링 로직 적용 (v2.1)
|
||||
# ★ 추가 필터 적용 (v2.1)
|
||||
should_filter, filter_reason = should_filter_image(pix, rect, page.rect)
|
||||
if should_filter:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
|
||||
img_name = f"p{page_num + 1:03d}_fig{len(kept_figures):02d}.png"
|
||||
img_path = os.path.join(img_dir, img_name)
|
||||
pix.save(img_path)
|
||||
@@ -439,8 +438,8 @@ def extract_pdf_content(pdf_path, output_md_path, img_dir, metadata):
|
||||
fig['img_path'] = os.path.join(img_rel_dir, img_name).replace("\\", "/")
|
||||
fig['img_name'] = img_name
|
||||
kept_figures.append(fig)
|
||||
|
||||
# 이미지 메타데이터 수집
|
||||
|
||||
# ★ 이미지 메타데이터 수집
|
||||
image_metadata_list.append({
|
||||
"image_file": img_name,
|
||||
"image_path": str(Path(img_dir) / img_name),
|
||||
@@ -541,11 +540,11 @@ def extract_pdf_content(pdf_path, output_md_path, img_dir, metadata):
|
||||
clip=block_rect, dpi=150, colorspace=fitz.csRGB
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 추가 필터링 로직 적용 (v2.1)
|
||||
# ★ 추가 필터 적용 (v2.1)
|
||||
should_filter, filter_reason = should_filter_image(pix, block_rect, page.rect)
|
||||
if should_filter:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
|
||||
img_name = f"p{page_num + 1:03d}_photo{uncaptioned_idx:02d}.png"
|
||||
img_path = os.path.join(img_dir, img_name)
|
||||
pix.save(img_path)
|
||||
@@ -563,8 +562,8 @@ def extract_pdf_content(pdf_path, output_md_path, img_dir, metadata):
|
||||
"kind_order": 1,
|
||||
"md": md,
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 이미지 메타데이터 수집
|
||||
|
||||
# ★ 캡션 없는 이미지 메타데이터
|
||||
image_metadata_list.append({
|
||||
"image_file": img_name,
|
||||
"image_path": str(Path(img_dir) / img_name),
|
||||
@@ -586,7 +585,7 @@ def extract_pdf_content(pdf_path, output_md_path, img_dir, metadata):
|
||||
uncaptioned_idx += 1
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 레이아웃 정렬
|
||||
# 읽기 순서 정렬
|
||||
text_items = [it for it in items if it["kind"] == "text"]
|
||||
page_w = page.rect.width
|
||||
mid = page_w / 2.0
|
||||
@@ -669,18 +668,17 @@ def extract_pdf_content(pdf_path, output_md_path, img_dir, metadata):
|
||||
|
||||
def process_all_pdfs(input_dir, output_dir):
|
||||
"""
|
||||
BASE_DIR 내의 모든 PDF를 순차적으로 처리
|
||||
폴더 구조를 유지하여 OUTPUT_BASE에 저장
|
||||
BASE_DIR 하위의 모든 PDF를 재귀적으로 처리
|
||||
폴더 구조를 유지하면서 OUTPUT_BASE에 저장
|
||||
"""
|
||||
BASE_DIR = Path(input_dir)
|
||||
OUTPUT_BASE = Path(output_dir)
|
||||
|
||||
# 출력 폴더 생성
|
||||
OUTPUT_BASE.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# 전체 추출 된 이미지 메타데이터 통합
|
||||
|
||||
# 전체 이미지 메타데이터 수집
|
||||
all_image_metadata = []
|
||||
|
||||
|
||||
# 처리 통계
|
||||
stats = {
|
||||
"total_pdfs": 0,
|
||||
@@ -688,22 +686,22 @@ def process_all_pdfs(input_dir, output_dir):
|
||||
"failed": 0,
|
||||
"total_images": 0
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# 실패 로그
|
||||
failed_files = []
|
||||
|
||||
|
||||
print(f"=" * 60)
|
||||
print(f"PDF 콘텐츠 추출 시작")
|
||||
print(f"소스 폴더: {BASE_DIR}")
|
||||
print(f"PDF 추출 시작")
|
||||
print(f"원본 폴더: {BASE_DIR}")
|
||||
print(f"출력 폴더: {OUTPUT_BASE}")
|
||||
print(f"=" * 60)
|
||||
|
||||
|
||||
# 모든 PDF 파일 찾기
|
||||
pdf_files = list(BASE_DIR.rglob("*.pdf")) + list(BASE_DIR.rglob("*.PDF"))
|
||||
pdf_files = list(BASE_DIR.rglob("*.pdf"))
|
||||
stats["total_pdfs"] = len(pdf_files)
|
||||
|
||||
print(f"발견된 PDF: {len(pdf_files)}개\n")
|
||||
|
||||
|
||||
print(f"\n총 {len(pdf_files)}개 PDF 발견\n")
|
||||
|
||||
for idx, pdf_path in enumerate(pdf_files, 1):
|
||||
try:
|
||||
# 상대 경로 계산
|
||||
@@ -714,14 +712,14 @@ def process_all_pdfs(input_dir, output_dir):
|
||||
|
||||
pdf_name = pdf_path.name
|
||||
pdf_stem = pdf_path.stem
|
||||
|
||||
|
||||
# 출력 경로 설정 (폴더 구조 유지)
|
||||
output_folder = OUTPUT_BASE / relative_path.parent
|
||||
output_folder.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
|
||||
output_md = output_folder / f"{pdf_stem}.md"
|
||||
img_folder = output_folder / f"{pdf_stem}_img"
|
||||
|
||||
|
||||
# 메타데이터 준비
|
||||
metadata = {
|
||||
"pdf_name": pdf_name,
|
||||
@@ -729,37 +727,37 @@ def process_all_pdfs(input_dir, output_dir):
|
||||
"relative_folder": relative_folder,
|
||||
"full_path": str(relative_path),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
print(f"[{idx}/{len(pdf_files)}] {relative_path}")
|
||||
|
||||
|
||||
# PDF 처리
|
||||
image_metas = extract_pdf_content(
|
||||
str(pdf_path),
|
||||
str(output_md),
|
||||
str(img_folder),
|
||||
str(pdf_path),
|
||||
str(output_md),
|
||||
str(img_folder),
|
||||
metadata
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
all_image_metadata.extend(image_metas)
|
||||
stats["success"] += 1
|
||||
stats["total_images"] += len(image_metas)
|
||||
|
||||
print(f" 완료 (약 {len(image_metas)}개 이미지 추출)")
|
||||
|
||||
|
||||
print(f" ✓ 완료 (이미지 {len(image_metas)}개)")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
stats["failed"] += 1
|
||||
failed_files.append({
|
||||
"file": str(pdf_path),
|
||||
"error": str(e)
|
||||
})
|
||||
print(f" 오류 발생: {e}")
|
||||
|
||||
print(f" ✗ 실패: {e}")
|
||||
|
||||
# 전체 이미지 메타데이터 저장
|
||||
meta_output_path = OUTPUT_BASE / "image_metadata.json"
|
||||
with open(meta_output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(all_image_metadata, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# 처리 결과 요약 저장
|
||||
|
||||
# 처리 요약 저장
|
||||
summary = {
|
||||
"processed_at": datetime.now().isoformat(),
|
||||
"source_dir": str(BASE_DIR),
|
||||
@@ -767,21 +765,27 @@ def process_all_pdfs(input_dir, output_dir):
|
||||
"statistics": stats,
|
||||
"failed_files": failed_files
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
summary_path = OUTPUT_BASE / "extraction_summary.json"
|
||||
with open(summary_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(summary, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
# 결과 출력
|
||||
print(f"\n" + "=" * 60)
|
||||
print(f"추출 작업 완료!")
|
||||
print(f"추출 완료!")
|
||||
print(f"=" * 60)
|
||||
print(f"총 대상: {stats['total_pdfs']}개")
|
||||
print(f"총 PDF: {stats['total_pdfs']}개")
|
||||
print(f"성공: {stats['success']}개")
|
||||
print(f"실패: {stats['failed']}개")
|
||||
print(f"추출된 이미지: {stats['total_images']}개")
|
||||
print(f"\n이미지 메타데이터: {meta_output_path}")
|
||||
print(f"처리 요약: {summary_path}")
|
||||
|
||||
|
||||
if failed_files:
|
||||
print(f"\n실패한 파일 목록은 summary_path에서 확인 가능합니다.")
|
||||
print(f"\n실패한 파일:")
|
||||
for f in failed_files:
|
||||
print(f" - {f['file']}: {f['error']}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
process_all_pdfs()
|
||||
|
||||
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