OCRFlux

结构化文档提取新利器：OCRFlux，一键将图像/PDF转为Markdown

如果你经常需要从PDF文档或图片中提取内容，无论是用于技术文档整理、学术笔记整理，还是将扫描文件转换为可编辑文本，你一定体验过传统OCR工具带来的“痛苦”：识别准确率低，格式混乱，表格错位，跨页内容被截断……而OCRFlux的出现，恰好解决了这些问题。它是一款基于多模态大语言模型的轻量级工具，专注于高质量地将图像与PDF文本内容转换为结构化的 Markdown 格式，特别适用于处理复杂版式和高精度要求的文档结构。无需繁琐操作，OCRFlux 可自动识别内容逻辑，并保留原文的结构美感，让信息提取变得前所未有地高效与清晰。

OCRFlux 是什么？

OCRFlux 是一款专为结构化文档提取任务设计的现代化 OCR 工具，采用多模态大语言模型架构，能够智能识别文本、表格、公式、排版结构，并输出 Markdown 文档格式。与传统 OCR 工具仅识别文字不同，OCRFlux 更关注文档的逻辑层结构，包括章节划分、列表层级、标题体系、表格对齐等，并提供对复杂布局文档的全面支持。无论是论文、教材、手册、财报，还是技术规范，只需上传PDF或图像，OCRFlux即可实现一键提取与结构重建，极大地提升了内容整理与复用的效率。

网站核心功能

OCRFlux 的功能专为“内容结构重建”而生，结合语言模型的理解能力，实现了传统OCR难以企及的提取精度与格式还原能力。

• 图像与 PDF 支持：兼容多种输入格式，支持扫描图、截图、原生或扫描类 PDF 文档。
• Markdown 输出结构清晰：输出文档为标准 Markdown 格式，适合进一步编辑、发布或版本管理。
• 多栏/复杂排版识别：智能分析多栏内容，保持自然阅读顺序，避免段落混乱。
• 复杂表格精准还原：支持识别边框/无边框表格，生成结构对齐的 Markdown 表格。
• 数学公式识别：将图像中的公式转为 LaTeX 语法，便于学术写作再利用。
• 跨页内容自动合并：识别分页断裂处逻辑连接，保持段落与表格的连贯性。
• 页眉页脚清除：自动去除无效元素，提升可读性与结构纯净度。

应用场景

OCRFlux 可广泛应用于教育、科研、出版、办公等场景，尤其适合需要高质量文档结构化处理的任务。

使用教程

OCRFlux 提供在线体验服务以及 GitHub 源码部署两种使用方式，灵活适应不同用户需求：

1. 访问体验地址：https://ocrflux.pdfparser.io/；
2. 上传你的 PDF 或图像文件，支持多页文档；
3. 系统自动识别结构、处理格式，生成结构化 Markdown 预览；
4. 在线复制、下载 Markdown 文件，或直接嵌入编辑器继续使用；
5. （可选）如需本地部署或私有化集成，可访问 GitHub 项目地址，根据说明运行 Streamlit 服务。

常见问题

Q1：OCRFlux 支持手写文档吗？
A：当前主要针对印刷体文本识别，手写识别支持有限，后续可能通过模型微调提供增强。

Q2：输出的 Markdown 是否兼容 GitHub 或 Obsidian？
A：完全兼容标准 Markdown 语法，适配主流平台与笔记系统，公式部分使用 LaTeX 语法，便于展示与渲染。

Q3：是否收费？可以处理多页文档吗？
A：在线版本目前免费开放体验，支持多页 PDF，处理速度与精度取决于文件复杂度和大小。

开发者小结

OCRFlux 是少有将“结构识别”与“内容理解”结合得如此自然的文档提取工具，它不仅识别文字，更重建信息。开发者导航网了解到，许多文档处理场景对格式与逻辑的要求远高于简单文本抓取，而 OCRFlux 正是为这些高标准任务而生。无论是知识管理、教学备课还是文档自动化转换，这款工具都将为你的工作效率带来质的飞跃。