Michael StanglandClaude Opus 4.8
bbfe17ec37
Perceptual-Hash-basierte Symbol-/Duplikaterkennung in lib/pdf_extract.py: - average_hash() (aHash) + Hamming-Distanz statt exaktem Byte-Hash: erkennt visuell gleiche Bilder trotz unterschiedlicher Skalierung/Kompression - Symbole (klein <=260px UND mehrfach vorkommend, z.B. Warndreiecke) werden EINMAL zentral nach assets/shared/symbols/symbol_<hash>.png abgelegt und im RST als .. image:: (12mm, zentriert) auf die eine Quelle referenziert - dokumentuebergreifend (registry). Ein Warndreieck: 1x gespeichert statt 58x - grossformatige Inhaltsbild-Duplikate ebenfalls ueber aHash zusammengefuehrt - Fragment-"Ueberschriften" (POS, li., re., "bar, max. 10 bar") unterdrueckt - Altbestand assets/shared/symbols/img_*.png (durcheinander benannt) entfernt Wirkung: omniflo images/ 83 -> 62, 14 zentrale Symbole statt zig Duplikate. Voller PDF-Build sauber (lualatex exit 0, 719 Seiten). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
437 lines
17 KiB
Python
437 lines
17 KiB
Python
"""Positionsbasierte PDF-Extraktion fuer die Fortna-Hauptanleitungen.
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Erzeugt aus einem Word-generierten PDF eine .rst-Datei, in der Text und Bilder
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in der richtigen Lesereihenfolge (nach Y-Position pro Seite) verwoben sind.
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Verbesserungen gegenueber extract_products.extract_text_to_rst:
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1. Ueberschriften: Die im PDF vorhandene Nummerierung (z.B. "1.7 Wichtige
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Informationen") wird NUR zur Bestimmung der Gliederungstiefe ausgewertet,
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im RST-Ausgabetext aber ENTFERNT. Sphinx/LaTeX nummeriert selbst - dadurch
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keine doppelte Nummerierung (alt 1.7 + neu 3.2.1) mehr.
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2. Bilder: werden positionsbasiert (bbox) pro Seite eingelesen, dedupliziert
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und an der korrekten Textstelle als `.. figure::`-Direktive referenziert.
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Bildunterschriften ("Abbildung N: ...") werden als figure-caption uebernommen.
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3. Kopf-/Fusszeilen und Inhaltsverzeichnis-Seiten werden herausgefiltert.
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Oeffentliche Funktion: extract_manual(pdf_path, rst_path, img_dir) -> (blocks, images)
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"""
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from __future__ import annotations
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import hashlib
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import io
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import logging
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import re
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from pathlib import Path
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log = logging.getLogger(__name__)
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# Schwellwerte fuer die Symbol-/Icon-Erkennung
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SYMBOL_MAX_EDGE = 260 # Bilder <= dieser Kantenlaenge gelten als Symbol-Kandidat
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SYMBOL_MIN_COUNT = 2 # ... wenn dasselbe Bild mind. so oft vorkommt
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AHASH_THRESHOLD = 6 # max. Hamming-Distanz, ab der zwei aHashes als gleich gelten
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def average_hash(image_bytes: bytes, size: int = 8) -> int:
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"""Perceptual Average-Hash (aHash) eines Bildes als Integer.
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Graustufen -> size x size -> Bit je Pixel (>= Mittelwert). Zwei visuell
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aehnliche Bilder (auch bei leicht anderer Skalierung/Kompression, wie
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mehrfach eingebettete Warnsymbole aus Word) haben eine kleine Hamming-
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Distanz. Robuster als ein exakter Byte-/Pixel-Hash.
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"""
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from PIL import Image
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try:
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im = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).convert("L").resize((size, size))
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px = list(im.getdata())
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avg = sum(px) / len(px)
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bits = 0
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for i, p in enumerate(px):
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if p >= avg:
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bits |= (1 << i)
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return bits
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except Exception:
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# Fallback: Byte-Hash als Integer, wenn PIL das Bild nicht oeffnen kann
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return int(hashlib.md5(image_bytes).hexdigest()[:16], 16)
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def hamming(a: int, b: int) -> int:
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"""Hamming-Distanz zweier Integer-Hashes (Anzahl unterschiedlicher Bits)."""
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return bin(a ^ b).count("1")
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RST_H = {1: "=", 2: "-", 3: "~", 4: "^", 5: '"'}
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# Symbolfont-Zeichen (Private Use Area) auf Unicode abbilden bzw. entfernen.
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PUA_MAP = {
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"": "•", "": "•", "": "•",
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"": "→", "": "→", "": "←", "": "✓",
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"": " ",
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}
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_PUA_RE = re.compile("|".join(re.escape(k) for k in PUA_MAP))
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_PUA_REST_RE = re.compile(r"[-]")
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# Rausch-Muster (Kopf/Fuss/Metadaten), die nicht in den Text gehoeren.
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_NOISE = {
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"services cz s.r.o", "schönenberger systeme gmbh",
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"justus-von-liebig-str", "info@schoenenberger.de",
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||
"www.schoenenberger.de", "www.schoenenberger-systems.com",
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||
"karolinska 661/4",
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||
}
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RE_DATE = re.compile(r"^\d{2}\.\d{2}\.\d{4}$")
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RE_PAGENO = re.compile(r"^(seite|page)\s+\d+$", re.I)
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RE_PHONE = re.compile(r"^[TF]:\s*\+?\d")
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# Ueberschrift mit fuehrender Nummer: "1.7 Wichtige Informationen"
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# Nummernteile max 3-stellig (verhindert Datum/Artikelnummer als Ueberschrift).
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RE_HEADING = re.compile(r"^(\d{1,3}(?:\.\d{1,3}){0,4})\s+([A-Za-zÄÖÜäöüß].{2,})$")
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||
# reine Nummernzeile (Nummer und Titel stehen im PDF auf getrennten Zeilen)
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||
RE_NUM_ONLY = re.compile(r"^(\d{1,3}(?:\.\d{1,3}){0,4})\.?$")
|
||
# Bildunterschrift "Abbildung 17: ..." / "Abb. 17 ..." / "Figure 3: ..."
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||
RE_CAPTION = re.compile(r"^(Abbildung|Abb\.?|Bild|Figure|Tabelle)\s*\d+\s*[:.]?\s*(.*)$", re.I)
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||
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||
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||
def clean_pua(text: str) -> str:
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||
"""Symbolfont-Zeichen ersetzen, restliche PUA-Zeichen entfernen."""
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||
text = _PUA_RE.sub(lambda m: PUA_MAP[m.group(0)], text)
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||
return _PUA_REST_RE.sub("", text)
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||
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||
def _is_noise(text: str) -> bool:
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||
low = text.lower().strip()
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||
if not low:
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return True
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if RE_DATE.match(low) or RE_PAGENO.match(low) or RE_PHONE.match(text):
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return True
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return any(kw in low for kw in _NOISE)
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||
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||
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||
def _strip_heading_number(num: str, rest: str) -> str:
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||
"""Gibt den Ueberschriftentext ohne fuehrende Gliederungsnummer zurueck."""
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return rest.strip()
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||
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||
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||
def extract_manual(pdf_path: Path, rst_path: Path, img_dir: Path,
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||
title: str | None = None,
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symbols_dir: Path | None = None,
|
||
symbol_registry: dict | None = None) -> tuple[int, int]:
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||
"""Extrahiert Text + Bilder eines Anleitungs-PDF in eine .rst-Datei.
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Symbole/Icons (kleine, mehrfach vorkommende Bilder wie Warndreiecke) werden
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NICHT pro Vorkommen dupliziert, sondern einmal zentral nach symbols_dir
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(assets/shared/symbols) als symbol_<hash>.png abgelegt und im RST als
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`.. image::` mit relativem Pfad referenziert. symbol_registry (dict
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visual_hash -> relativer Pfad) wird dokumentuebergreifend wiederverwendet.
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||
Inhaltsbild-Duplikate (gleicher visueller Hash) innerhalb des Dokuments
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werden ebenfalls nur einmal abgelegt und mehrfach referenziert.
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||
Returns:
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(anzahl_textbloecke, anzahl_bilder)
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"""
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import fitz
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if symbol_registry is None:
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symbol_registry = {}
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||
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||
doc = fitz.open(str(pdf_path))
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img_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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||
# --- Seiten identifizieren, die uebersprungen werden ---
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# a) TOC-Seiten (Punktfueller / "Inhaltsverzeichnis")
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# b) Aenderungshistorie-/Dokumentinfo-Tabellen ("Aenderungsinformation",
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# Spaltenkombination Version+Datum+Aenderungsbeschreibung). Diese Tabellen
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# zerfallen beim linearen Auslesen in sinnlose Einzelzellen.
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skip_pages: set[int] = set()
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for pn in range(len(doc)):
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t = doc[pn].get_text()
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||
low = t.lower()
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||
if t.count("....") >= 3 or "\ninhaltsverzeichnis\n" in low:
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||
skip_pages.add(pn)
|
||
elif "änderungsinformation" in low or "dokumenteninformation" in low:
|
||
skip_pages.add(pn)
|
||
elif ("änderungsbeschreibung" in low and "version" in low
|
||
and ("datum" in low or "kapitel" in low)):
|
||
skip_pages.add(pn)
|
||
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||
# --- Pass 1: Text- und Bild-Elemente sammeln (Bilder nur puffern) ---
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# Bilder werden zunaechst nicht geschrieben, sondern per Perceptual-Hash
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# (aHash) einem Cluster zugeordnet. Visuell aehnliche Bilder (gleiches Symbol
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# in anderer Skalierung) landen im selben Cluster. Erst nach dem Scan steht
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||
# fest, welches Cluster mehrfach vorkommt (Symbol-Kriterium).
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elements: list[dict] = []
|
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clusters: list[dict] = [] # [{ahash, data, ext, w, h, count}]
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||
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||
def _find_cluster(ah: int) -> int:
|
||
for ci, c in enumerate(clusters):
|
||
if hamming(ah, c["ahash"]) <= AHASH_THRESHOLD:
|
||
return ci
|
||
return -1
|
||
|
||
for pn in range(len(doc)):
|
||
if pn in skip_pages:
|
||
continue
|
||
page = doc[pn]
|
||
ph = page.rect.height
|
||
pw = page.rect.width
|
||
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||
# Textzeilen mit Position
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||
page_dict = page.get_text("dict", flags=fitz.TEXT_PRESERVE_WHITESPACE)
|
||
for block in page_dict.get("blocks", []):
|
||
if block.get("type") != 0:
|
||
continue
|
||
for line in block.get("lines", []):
|
||
bbox = line.get("bbox", [0, 0, 0, 0])
|
||
if bbox[1] < 70 or bbox[3] > ph - 45: # Kopf-/Fusszeile
|
||
continue
|
||
text = ""
|
||
max_size = 0.0
|
||
bold = False
|
||
for span in line.get("spans", []):
|
||
st = clean_pua(span.get("text", ""))
|
||
if st.strip():
|
||
text += st
|
||
max_size = max(max_size, span.get("size", 0))
|
||
if span.get("flags", 0) & 2**4: # bold flag
|
||
bold = True
|
||
text = text.strip()
|
||
if not text or _is_noise(text):
|
||
continue
|
||
elements.append({
|
||
"kind": "text", "y": bbox[1], "page": pn + 1,
|
||
"text": text, "size": round(max_size, 1), "bold": bold,
|
||
})
|
||
|
||
# Bilder mit Position. Titelseiten (erste 2 Seiten) = nur Logo/Deko.
|
||
if pn < 2:
|
||
continue
|
||
for im in page.get_image_info(xrefs=True):
|
||
xref = im.get("xref", 0)
|
||
if not xref:
|
||
continue
|
||
b = im["bbox"]
|
||
w, h = im.get("width", 0), im.get("height", 0)
|
||
# Vollseiten-Deko / Hintergrundbilder ueberspringen
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||
if (b[2] - b[0]) > pw * 0.95 and (b[3] - b[1]) > ph * 0.95:
|
||
continue
|
||
if w < 40 or h < 40: # winzige Icons
|
||
continue
|
||
base = doc.extract_image(xref)
|
||
if not base:
|
||
continue
|
||
data = base["image"]
|
||
if len(data) < 3000:
|
||
continue
|
||
ah = average_hash(data)
|
||
ci = _find_cluster(ah)
|
||
if ci < 0:
|
||
clusters.append({"ahash": ah, "data": data,
|
||
"ext": base.get("ext", "png"),
|
||
"w": w, "h": h, "count": 1})
|
||
ci = len(clusters) - 1
|
||
else:
|
||
clusters[ci]["count"] += 1
|
||
elements.append({
|
||
"kind": "image", "y": b[1], "page": pn + 1, "cluster": ci,
|
||
})
|
||
|
||
doc.close()
|
||
|
||
# --- Pass 2: entscheiden, wohin jedes Bild-Cluster geschrieben wird ---
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||
# Symbol: klein UND mehrfach vorkommend -> zentral assets/shared/symbols.
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||
# Sonst (inkl. mehrfach genutzte Inhaltsbilder): einmal in Kapitel-images.
|
||
if symbols_dir is None:
|
||
symbols_dir = img_dir.parent.parent.parent / "assets" / "shared" / "symbols"
|
||
img_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||
|
||
# relativer Pfad-Praefix vom RST (liegt in img_dir.parent) zu symbols_dir
|
||
try:
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||
sym_rel_prefix = Path(
|
||
__import__("os").path.relpath(symbols_dir, img_dir.parent)
|
||
).as_posix()
|
||
except ValueError:
|
||
sym_rel_prefix = symbols_dir.as_posix()
|
||
|
||
cluster_target: list[str] = [""] * len(clusters) # ci -> RST-Bildpfad
|
||
cluster_is_symbol: list[bool] = [False] * len(clusters)
|
||
local_counter = 0
|
||
for ci, c in enumerate(clusters):
|
||
is_symbol = (max(c["w"], c["h"]) <= SYMBOL_MAX_EDGE
|
||
and c["count"] >= SYMBOL_MIN_COUNT)
|
||
cluster_is_symbol[ci] = is_symbol
|
||
if is_symbol:
|
||
# Dokumentuebergreifende Registry per aHash-Naehe durchsuchen.
|
||
match = None
|
||
for reg_ah, reg_file in symbol_registry.items():
|
||
if hamming(c["ahash"], reg_ah) <= AHASH_THRESHOLD:
|
||
match = reg_file
|
||
break
|
||
if match is None:
|
||
symbols_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||
match = f"symbol_{c['ahash'] & 0xffffffff:08x}.{c['ext']}"
|
||
(symbols_dir / match).write_bytes(c["data"])
|
||
symbol_registry[c["ahash"]] = match
|
||
cluster_target[ci] = f"{sym_rel_prefix}/{match}"
|
||
else:
|
||
local_counter += 1
|
||
fname = f"img_{local_counter:03d}.{c['ext']}"
|
||
(img_dir / fname).write_bytes(c["data"])
|
||
cluster_target[ci] = f"images/{fname}"
|
||
|
||
# Bild-Elemente mit Zielpfad versehen
|
||
for e in elements:
|
||
if e["kind"] == "image":
|
||
e["path"] = cluster_target[e["cluster"]]
|
||
e["is_symbol"] = cluster_is_symbol[e["cluster"]]
|
||
img_counter = local_counter
|
||
|
||
# --- pro Seite nach Y-Position sortieren (Lesereihenfolge) ---
|
||
elements.sort(key=lambda e: (e["page"], e["y"]))
|
||
|
||
# --- Zeilen zusammenfuehren, die im PDF getrennt stehen ---
|
||
# a) Nummer-only-Zeile ("2.3.1") + folgende Titelzeile
|
||
# b) Bullet-only-Zeile ("•") + folgende Textzeile -> "• Text"
|
||
merged: list[dict] = []
|
||
i = 0
|
||
while i < len(elements):
|
||
e = elements[i]
|
||
if e["kind"] == "text":
|
||
nxt = elements[i + 1] if i + 1 < len(elements) else None
|
||
# a) Gliederungsnummer + Titel
|
||
m = RE_NUM_ONLY.match(e["text"])
|
||
if (m and nxt and nxt["kind"] == "text"
|
||
and re.match(r"[A-Za-zÄÖÜäöüß]", nxt["text"])):
|
||
merged.append({**e, "text": f"{m.group(1)} {nxt['text']}",
|
||
"size": max(e["size"], nxt["size"])})
|
||
i += 2
|
||
continue
|
||
# b) einzelnes Bullet-Zeichen + Text der Folgezeile
|
||
if e["text"].strip() in ("•", "-", "–", "*") and nxt and nxt["kind"] == "text":
|
||
merged.append({**e, "text": f"• {nxt['text']}"})
|
||
i += 2
|
||
continue
|
||
merged.append(e)
|
||
i += 1
|
||
|
||
# --- RST rendern ---
|
||
if title is None:
|
||
title = pdf_path.stem
|
||
out: list[str] = [RST_H[1] * len(title), title, RST_H[1] * len(title), ""]
|
||
|
||
# Absatz-Puffer: aufeinanderfolgende Fliesstextzeilen zu einem Absatz
|
||
# zusammenfuehren (PDF-Zeilenumbrueche sind kein Absatzende).
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||
para: list[str] = []
|
||
|
||
def flush_para() -> None:
|
||
if para:
|
||
out.append(" ".join(para).strip())
|
||
out.append("")
|
||
para.clear()
|
||
|
||
RE_BULLET = re.compile(r"^\s*[•\-–*]\s+")
|
||
|
||
blocks = 0
|
||
n = len(merged)
|
||
for idx, e in enumerate(merged):
|
||
if e["kind"] == "image":
|
||
flush_para()
|
||
path = e.get("path", "")
|
||
if not path:
|
||
continue
|
||
if e.get("is_symbol"):
|
||
# Symbol/Warnzeichen: kleine, zentrierte Grafik ohne Caption-Box,
|
||
# verweist auf die eine zentrale Quelle in assets/shared/symbols.
|
||
out.append("")
|
||
out.append(f".. image:: {path}")
|
||
out.append(" :align: center")
|
||
out.append(" :height: 12mm")
|
||
out.append("")
|
||
blocks += 1
|
||
continue
|
||
caption = ""
|
||
if idx + 1 < n and merged[idx + 1]["kind"] == "text":
|
||
cm = RE_CAPTION.match(merged[idx + 1]["text"])
|
||
if cm:
|
||
caption = merged[idx + 1]["text"]
|
||
merged[idx + 1]["_consumed"] = True
|
||
out.append("")
|
||
out.append(f".. figure:: {path}")
|
||
out.append(" :align: center")
|
||
out.append(" :width: 80%")
|
||
if caption:
|
||
out.append("")
|
||
out.append(f" {caption}")
|
||
out.append("")
|
||
blocks += 1
|
||
continue
|
||
|
||
if e.get("_consumed"):
|
||
continue
|
||
|
||
text = e["text"]
|
||
hm = RE_HEADING.match(text)
|
||
# Ueberschrift NUR mit fuehrender PDF-Gliederungsnummer akzeptieren und
|
||
# offensichtliche Fragmente/Bildlegenden ausschliessen (sonst werden
|
||
# Zellen wie "POS", "li.", "re.", "bar, max. 10 bar" zu Ueberschriften).
|
||
is_heading = False
|
||
if hm and len(hm.group(2)) < 120:
|
||
num, rest = hm.group(1), hm.group(2)
|
||
rest_stripped = rest.strip()
|
||
is_frag = (
|
||
len(rest_stripped) < 4 # zu kurz ("POS", "li.")
|
||
or rest_stripped.endswith((",",)) # abgeschnittene Zelle
|
||
or re.match(r"^(mm|cm|m|kg|x|l|h|min|s|bar|POS|li|re|Pos)\b",
|
||
rest_stripped, re.I)
|
||
or re.match(r"^(li|re|oben|unten|vorne|hinten|links|rechts)\.?$",
|
||
rest_stripped, re.I)
|
||
)
|
||
if not is_frag:
|
||
is_heading = True
|
||
|
||
if is_heading:
|
||
flush_para()
|
||
num, rest = hm.group(1), hm.group(2)
|
||
heading = _strip_heading_number(num, rest) # NUMMER ENTFERNEN
|
||
level = min(num.count(".") + 1, 5)
|
||
char = RST_H[level]
|
||
out.append("")
|
||
if level == 1:
|
||
out.append(char * max(len(heading), 3))
|
||
out.append(heading)
|
||
out.append(char * max(len(heading), 3))
|
||
out.append("")
|
||
blocks += 1
|
||
continue
|
||
|
||
# Aufzaehlung: Zeile beginnt mit Bullet ODER enthaelt mehrere Bullets
|
||
# (mehrere Listenpunkte sind im PDF oft in eine Zeile zusammengelaufen).
|
||
if RE_BULLET.match(text) or text.count("•") >= 2:
|
||
flush_para()
|
||
# An Bullet-Zeichen aufsplitten, jeder Teil wird ein Listenpunkt.
|
||
parts = re.split(r"\s*•\s*", text)
|
||
for part in parts:
|
||
item = RE_BULLET.sub("", part).strip().rstrip(",")
|
||
if item:
|
||
out.append(f"- {item}")
|
||
out.append("")
|
||
blocks += 1
|
||
continue
|
||
|
||
# Fliesstext: an Absatz anhaengen. Endet die Zeile mit Satzzeichen, gilt
|
||
# der Absatz als abgeschlossen und wird geflusht.
|
||
para.append(text)
|
||
if re.search(r"[.:!?]$", text):
|
||
flush_para()
|
||
blocks += 1
|
||
|
||
flush_para()
|
||
|
||
rst = "\n".join(out)
|
||
rst = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", rst).strip() + "\n"
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