基于bbox与XY-cut的PDF多栏解析与水印剔除实战-北京尧图网络

1. 为什么单栏解析在真实 PDF 面前会翻车做过 RAG 文档解析的朋友大概率都经历过这个场景拿一份排版规整的单栏 PDF 测试解析效果堪称完美段落顺序正确、表格结构清晰心里美滋滋觉得大功告成。结果换一份真实的学术论文或者企业年报进来整个链路直接崩掉——正文里混进了页眉的期刊名、页脚的页码、侧边栏的作者简介甚至水印文字被当成正文切成了碎片塞进向量库。检索的时候返回一堆莫名其妙的短句回答质量断崖式下跌。这个问题的根源在于绝大多数 PDF 解析教程默认了一个假设页面上的文字是从上到下、从左到右线性排列的。但真实世界的 PDF 完全不是这么回事。多栏排版、浮动图表、页眉页脚、水印、脚注这些东西在 PDF 内部都是以绝对坐标定位的文本块它们之间没有天然的阅读顺序。你不做版面分析直接按文本流顺序抽取得到的必然是一锅乱炖。这一篇要聊的就是怎么用bboxbounding box边界框这个武器配合XY-cut算法和PyMuPDF把多栏排版和水印 PDF 这两个硬骨头啃下来。核心思路是先拿到页面上每个文本块的坐标信息然后通过几何关系推断出正确的阅读顺序最后把水印这类干扰项识别并剔除。这套方法不依赖任何深度学习模型纯几何计算速度快、可解释性强特别适合在 RAG 的文档预处理阶段做第一道清洗。适合谁看如果你正在搭建 RAG 知识库被 PDF 解析的版面问题折磨过或者你用过 PyMuPDF 但只停留在get_text()这个层面那这篇内容应该能帮你打开新思路。我会把参数怎么调、阈值怎么定、踩过哪些坑都讲清楚代码可以直接抄。2. bbox 与 XY-cut 的核心原理拆解2.1 bbox 到底是什么为什么它是版面分析的基石bbox 说白了就是一个矩形框的坐标表示通常用四个数描述(x0, y0, x1, y1)分别代表左上角和右下角的坐标。在 PDF 的坐标系里原点一般在页面左下角x 轴向右y 轴向上。不过 PyMuPDF 为了方便开发者把坐标系翻转成了左上角为原点、y 轴向下这一点在写代码的时候要特别注意不然算出来的上下关系全是反的。PyMuPDF 里获取 bbox 的方式很直接。用page.get_text(dict)拿到的是一个嵌套字典里面blocks列表的每个元素就是一个文本块每个块有自己的bbox块里面还有lines每行有bbox每行里面还有spans每个 span 也有bbox。这个层级结构非常关键因为不同粒度的分析需要用到不同层级的 bbox。做栏检测用 block 级别的就够了做行内文字对齐可能要用到 span 级别。为什么 bbox 这么重要因为它是页面上所有视觉元素的“身份证”。有了坐标你就能回答一系列关键问题这个文本块在页面的左半边还是右半边它和另一个块是上下关系还是左右关系它的宽度是否横跨了整个页面可能是标题或页眉它的高度是否异常小可能是水印或脚注这些问题单靠文本内容是回答不了的必须借助几何信息。2.2 XY-cut 算法的直觉理解与适用边界XY-cut 的核心思想可以用切蛋糕来类比。假设你面前有一块长方形蛋糕上面摆着各种装饰。你想按阅读顺序把装饰一个个取下来。最自然的做法是先看能不能竖着切一刀把蛋糕分成左右两块使得这一刀不切到任何装饰如果不能再横着切一刀分成上下两块。切完之后对每一块递归地重复这个过程直到每块里只剩一个装饰为止。最后按切割的层次结构就能还原出一个合理的阅读顺序。对应到 PDF 页面上“装饰”就是文本块“切一刀”就是找一条水平或垂直的空白缝隙这条缝隙不穿过任何文本块的 bbox。优先做垂直切割因为多栏排版更常见垂直切不动了再做水平切割。递归下去最终每个叶子节点就是一个独立的文本块按深度优先遍历的顺序输出就是阅读顺序。XY-cut 的优势在于简单、快速、无需训练。但它的边界也很明显遇到不规则的版面比如文字环绕图片、斜排文字、复杂的表格嵌套就容易失效。另外它对空白缝隙的判定依赖一个阈值——缝隙宽度小于多少才算“切不动”。这个阈值设大了会切得太碎设小了又切不开。我的经验是垂直切割的缝隙阈值设为页面宽度的 3% 到 5% 比较稳妥水平切割的阈值可以稍微小一点2% 到 3% 即可。还有一个容易被忽略的点XY-cut 对页眉页脚的处理。页眉页脚通常是横跨整个页面宽度的它们会阻断垂直切割。所以正确的做法是先把页眉页脚区域识别出来并剔除再对剩余区域做 XY-cut。识别方法后面会详细讲。2.3 PyMuPDF 在版面分析中的角色定位PyMuPDF也叫 fitz在整套方案里扮演的是“数据提供者”的角色。它负责把 PDF 页面渲染成可操作的数据结构包括文本块、图片、绘图路径等。相比 pdfplumber、pdfminer 这些库PyMuPDF 的优势是速度快、API 简洁、对坐标信息的暴露足够充分。具体来说page.get_text(dict)返回的结构里每个 block 除了 bbox 还有type字段0 表示文本块1 表示图片块。这个信息在做版面分析时很有用因为图片块的位置会影响文本块的阅读顺序判断。另外page.get_text(rawdict)会返回更细粒度的字符级信息包括每个字符的 bbox这在处理水印识别时特别有用——水印文字往往有特定的旋转角度或透明度字符级的坐标能帮你更精确地定位它们。PyMuPDF 还有一个隐藏利器page.get_texttrace()。这个接口返回的是文本的底层绘制指令包含每个字符的绘制顺序、颜色、透明度等信息。水印通常是用低透明度或浅灰色绘制的通过 get_texttrace 可以拿到这些属性从而把水印和正文区分开。不过这个接口在旧版本里可能不存在建议用 1.23 以上的版本。3. 多栏排版的识别与阅读顺序重建3.1 从文本块坐标推断栏结构拿到页面上所有文本块的 bbox 之后第一步是判断这个页面到底是几栏。最朴素的方法是看文本块的 x 坐标分布。把所有文本块的 x0左边界拿出来做一个一维的聚类。如果是单栏x0 会集中在一个很小的范围内如果是双栏x0 会明显分成两簇三栏就是三簇。聚类算法不需要太复杂简单的直方图统计就够了。把页面宽度分成 100 个桶统计每个桶里落了多少个文本块的 x0然后找直方图里的峰值。峰值之间的间距如果接近页面宽度的一半基本可以判定是双栏。这里有个经验值如果两个峰值的间距小于页面宽度的 20%那可能只是段落缩进造成的不算真正的分栏。但光看 x0 还不够因为有些文本块可能横跨两栏比如标题、跨栏图表。所以还需要结合文本块的宽度来判断。如果一个文本块的宽度超过了页面宽度的 60%它大概率是跨栏元素不应该参与栏的划分。把这些跨栏元素先拎出来剩下的文本块再做聚类准确率会高很多。3.2 用 XY-cut 递归切割确定阅读顺序确定了栏结构之后理论上可以简单地按“先左栏后右栏、栏内从上到下”的规则来排序。但实际版面往往没这么规整栏内可能有子区域区域之间可能有嵌套关系。这时候 XY-cut 的递归切割就能派上用场。具体实现上我通常这样做先对页面做一次全局的 XY-cut但在切割时加一个约束——垂直切割的优先级高于水平切割且垂直切割只在检测到多栏时才执行。切割过程中如果某个区域的宽度小于页面宽度的 40%就停止垂直切割转为纯水平切割。这个约束的目的是防止在单栏区域里过度切割。递归的终止条件是当前区域内只剩一个文本块或者区域内的文本块已经按 y 坐标排好序且没有重叠。终止后按深度优先遍历切割树叶子节点的顺序就是阅读顺序。这里有个细节在水平切割时如果两个文本块的 y 范围有重叠比如左右并排的两个小方块那它们应该被视为同一行按 x 坐标排序。这个判断逻辑要写进切割算法里否则会把并排的元素错误地分成上下关系。3.3 跨栏元素的特殊处理策略跨栏元素是多栏排版里最容易出问题的地方。常见的跨栏元素包括文章标题、作者信息、摘要、跨栏图片、表格、脚注。这些东西如果被错误地分到某一栏里阅读顺序就全乱了。我的处理策略是分两步走。第一步在栏检测阶段就把明显跨栏的块标记出来。判断标准是文本块的宽度超过页面宽度的 60%或者文本块的 x0 接近页面左边缘且 x1 接近页面右边缘。第二步在阅读顺序重建时跨栏元素按照它们的 y 坐标插入到对应位置。具体来说如果一个跨栏元素的 y0 小于所有栏内元素的 y0它就应该排在最前面如果它的 y 范围落在两栏的某个 y 区间内它就应该插入到那个区间的位置。这里有个坑摘要部分经常是跨栏的但它的字体和正文不一样有时候会被 PyMuPDF 识别成独立的块有时候又会和正文混在一起。如果发现摘要被拆散了可以尝试用字体大小和字体名称来做二次分组。PyMuPDF 的 span 信息里有size和font字段把相同字体属性的相邻块合并往往能还原出完整的摘要区域。4. 水印识别与剔除的实战方法4.1 水印在 PDF 里的几种存在形式水印这东西在 PDF 里的实现方式五花八门识别难度也各不相同。常见的有这么几类第一类是文字水印比如“机密”“草稿”“样本”这种通常以较大的字号、浅灰色、带旋转角度绘制在页面中央或对角线上。这类水印在 PyMuPDF 的文本抽取里会作为普通文本块出现但它的 bbox 往往横跨大半个页面且文本内容重复率高。第二类是图片水印就是一张半透明的 PNG 或 SVG 被平铺或居中放置在页面上。这类水印在get_text(dict)里不会出现在文本块中但会出现在图片块里。识别方法是看图片的尺寸和位置——如果一张图片的 bbox 覆盖了页面大部分区域且透明度较低大概率是水印。第三类是矢量图形水印用 PDF 的绘图指令直接画出来的比如一条斜线加文字。这类水印既不在文本块里也不在图片块里需要用page.get_drawings()来获取。处理起来最麻烦但好在实际文档里不算常见。第四类是“伪水印”就是页眉页脚里的公司名、页码、日期这些。它们严格来说不算水印但同样会干扰解析处理逻辑和水印类似——识别出来然后剔除。4.2 基于 bbox 特征的水印判定规则识别水印的核心思路是找“异常”。正常正文的文本块宽度不会太大也不会太小高度和字号匹配位置在栏内。水印则往往违反这些规律。我总结了几条判定规则实测下来覆盖了大部分场景特征维度正常正文水印嫌疑文本块宽度小于页面宽度的 60%超过页面宽度的 70%文本块高度与字号匹配通常 10-30pt异常大超过 50pt旋转角度0 度非 0 度常见 45 度或 -45 度字体颜色黑色或深色浅灰、浅蓝等低对比度颜色文本内容多样化重复出现相同短语位置栏内页面中央或对角线实际使用时不需要全部满足通常满足两到三条就可以标记为水印嫌疑。比如一个文本块宽度超过页面 70% 且颜色是浅灰基本可以确定是水印。旋转角度的获取稍微麻烦一点PyMuPDF 的line信息里有dir字段表示文字方向向量通过它可以算出旋转角度。4.3 水印剔除后的文本清洗与验证识别出水印之后剔除动作本身很简单——从文本块列表里过滤掉就行。但剔除之后要做验证确保没有误伤正文。我的做法是剔除前后分别统计页面上的字符总数如果剔除量超过 30%就要警惕是不是规则太激进了。另外可以抽样检查被剔除的文本块内容如果里面出现了正常的句子说明判定规则需要调整。还有一个细节有些水印是跨页重复的。比如一份 50 页的报告每一页都有“内部资料”的水印。这种情况下可以在第一页识别出水印特征后把特征文本内容、字体、颜色记录下来后续页面直接按特征匹配剔除效率更高。这个思路也可以用在页眉页脚的剔除上——第一页识别出页眉的文本模式和 bbox 范围后续页面直接按位置过滤。5. 完整实操流程与代码实现5.1 环境准备与依赖安装先把环境搭起来。PyMuPDF 的安装很简单pip install pymupdf建议用 1.23 以上的版本因为get_texttrace()和get_drawings()在旧版本里支持不完善。另外推荐装一个numpy做坐标计算和聚类的时候会方便很多pip install numpy如果你打算把解析结果直接喂给 RAG 链路可能还需要langchain或llama-index之类的框架但这些不是本篇的重点先把 PyMuPDF 的版面分析跑通再说。5.2 提取页面文本块与坐标信息先写一个函数把页面上所有文本块的 bbox、文本内容、字体信息都提取出来import fitz def extract_blocks(page): blocks [] data page.get_text(dict) for block in data[blocks]: if block[type] ! 0: continue bbox block[bbox] text font_sizes [] fonts [] for line in block[lines]: for span in line[spans]: text span[text] font_sizes.append(span[size]) fonts.append(span[font]) if not text.strip(): continue blocks.append({ bbox: bbox, text: text.strip(), avg_size: sum(font_sizes) / len(font_sizes) if font_sizes else 0, font: max(set(fonts), keyfonts.count) if fonts else , width: bbox[2] - bbox[0], height: bbox[3] - bbox[1], }) return blocks这段代码里avg_size是块内所有 span 的平均字号font是出现次数最多的字体名。这两个信息后面做水印判定和跨栏元素识别时会用到。注意bbox的格式是(x0, y0, x1, y1)PyMuPDF 的坐标系是左上角原点y 轴向下。5.3 实现 XY-cut 递归切割算法接下来是核心的 XY-cut 实现。我把它拆成两个函数一个负责找切割线一个负责递归切割。def find_vertical_cut(blocks, page_width, min_gap_ratio0.03): 找垂直切割线返回切割位置的 x 坐标找不到返回 None if len(blocks) 2: return None min_gap page_width * min_gap_ratio # 按 x0 排序 sorted_blocks sorted(blocks, keylambda b: b[bbox][0]) # 检查相邻块之间是否有足够大的空隙 for i in range(len(sorted_blocks) - 1): right_edge sorted_blocks[i][bbox][2] next_left sorted_blocks[i 1][bbox][0] if next_left - right_edge min_gap: # 检查这条切割线是否穿过其他块 cut_x (right_edge next_left) / 2 crosses False for b in blocks: if b[bbox][0] cut_x b[bbox][2]: crosses True break if not crosses: return cut_x return None def find_horizontal_cut(blocks, page_height, min_gap_ratio0.02): 找水平切割线 if len(blocks) 2: return None min_gap page_height * min_gap_ratio sorted_blocks sorted(blocks, keylambda b: b[bbox][1]) for i in range(len(sorted_blocks) - 1): bottom_edge sorted_blocks[i][bbox][3] next_top sorted_blocks[i 1][bbox][1] if next_top - bottom_edge min_gap: cut_y (bottom_edge next_top) / 2 crosses False for b in blocks: if b[bbox][1] cut_y b[bbox][3]: crosses True break if not crosses: return cut_y return None def xy_cut(blocks, page_width, page_height, depth0): 递归 XY-cut返回排序后的块列表 if len(blocks) 1: return blocks # 优先垂直切割 cut_x find_vertical_cut(blocks, page_width) if cut_x is not None: left [b for b in blocks if b[bbox][2] cut_x] right [b for b in blocks if b[bbox][0] cut_x] if left and right: return xy_cut(left, page_width, page_height, depth1) \ xy_cut(right, page_width, page_height, depth1) # 垂直切不动尝试水平切割 cut_y find_horizontal_cut(blocks, page_height) if cut_y is not None: top [b for b in blocks if b[bbox][3] cut_y] bottom [b for b in blocks if b[bbox][1] cut_y] if top and bottom: return xy_cut(top, page_width, page_height, depth1) \ xy_cut(bottom, page_width, page_height, depth1) # 都切不动按 y 坐标排序 return sorted(blocks, keylambda b: (b[bbox][1], b[bbox][0]))这里有几个关键点要说明。min_gap_ratio是切割缝隙的最小宽度占页面尺寸的比例垂直切割用 3%水平切割用 2%。这个值不是拍脑袋定的是我在几十份不同排版的 PDF 上试出来的经验值。太小了会把段落之间的正常间距当成切割线太大了又切不开紧凑的版面。如果你的文档排版特别紧凑可以适当调小如果排版很松散可以调大。另外切割线的检查逻辑里有一个“是否穿过其他块”的判断。这是为了防止出现这种情况两个块之间确实有空隙但第三个块的 bbox 横跨了这个空隙。如果不检查就会把这个块切坏。这个检查是 XY-cut 正确性的关键不能省。5.4 水印检测与过滤的代码实现水印检测我写了一个基于多特征打分的函数def detect_watermark(block, page_width, page_height): 返回水印嫌疑分数越高越可能是水印 score 0 bbox block[bbox] width bbox[2] - bbox[0] height bbox[3] - bbox[1] # 特征1宽度过大 if width page_width * 0.7: score 2 # 特征2高度异常 if height 50: score 1 # 特征3字号异常大 if block[avg_size] 30: score 1 # 特征4位置在页面中央区域 center_x (bbox[0] bbox[2]) / 2 center_y (bbox[1] bbox[3]) / 2 if abs(center_x - page_width/2) page_width*0.2 and \ abs(center_y - page_height/2) page_height*0.2: score 1 # 特征5文本内容短且重复性高 if len(block[text]) 20: score 1 return score def filter_watermarks(blocks, page_width, page_height, threshold3): 过滤水印块 clean [] removed [] for b in blocks: if detect_watermark(b, page_width, page_height) threshold: removed.append(b) else: clean.append(b) return clean, removed阈值设为 3 是保守做法宁可漏杀不可错杀。因为水印漏掉了顶多是检索时多几条噪声但正文被误删了就是信息丢失后果更严重。如果你确定文档里水印特征很明显可以把阈值降到 2。对于旋转水印的检测需要额外处理。PyMuPDF 的line信息里有dir字段格式是(cos, sin)的方向向量。正常水平文字的 dir 是(1, 0)旋转 45 度的文字 dir 大约是(0.707, 0.707)。可以在提取块信息的时候把 dir 也存下来然后在检测函数里加一条如果 dir 明显偏离(1, 0)加 2 分。5.5 把解析结果接入 RAG 链路的注意事项解析出来的文本最终是要喂给 RAG 的这里有几个实操细节值得注意。第一阅读顺序重建之后块与块之间要加适当的分隔符。我通常用两个换行表示段落分隔一个换行表示同一段落内的换行。不要把所有块直接拼接那样段落边界就丢了检索时按段落切分的效果会变差。第二表格和图片的处理要单独考虑。XY-cut 对表格的处理能力有限如果页面里有复杂表格建议先用专门的表格识别工具比如camelot或pdfplumber的表格接口把表格抽出来剩下的文本再用 XY-cut 排序。图片块的位置信息可以保留在文本里插入一个占位标记方便后续做多模态检索。第三分块策略要和版面分析结果对齐。不要用固定字符数切分而是以 XY-cut 输出的块为基本单位相邻的小块可以合并超过一定大小的块再按句子切分。这样切出来的块语义完整性更好检索命中率明显更高。第四记得保留页码和 bbox 信息。在 RAG 的引用溯源场景里用户往往需要知道答案来自哪一页的哪个位置。把页码和 bbox 作为元数据存进向量库前端就能高亮显示原文位置体验会好很多。6. 常见问题排查与避坑经验6.1 切割过碎或切不开的调参思路XY-cut 最常见的两个极端就是切得太碎和切不开。切得太碎的表现是一个完整的段落被拆成了好几个块阅读顺序虽然对但语义断裂。切不开的表现是两栏的文字被混在一起阅读顺序完全错乱。调参的核心就是那个min_gap_ratio。切得太碎说明阈值太小把段落间距当成了栏间距调大即可。切不开说明阈值太大真正的栏间距没被识别出来调小即可。但怎么判断是哪种情况我的方法是打印出所有候选切割线的位置和对应的缝隙宽度人工看一眼就清楚了。还有一个隐藏问题有些 PDF 的文本块 bbox 有重叠。比如行距很小的文档相邻两行的 bbox 可能在 y 方向上有几个点的重叠。这会导致水平切割找不到干净的缝隙。解决办法是在计算缝隙时允许一定的容差比如重叠小于 2pt 就算作无重叠。6.2 水印误判与漏判的平衡技巧水印误判就是把正文当水印删了漏判就是水印没识别出来。这两个问题的处理策略是相反的需要根据你的业务场景来权衡。如果是做法律文书、医疗报告这类对信息完整性要求极高的场景宁可漏判不可误判阈值调高规则收紧。如果是做新闻资讯、营销材料这类对噪声容忍度高的场景可以激进一点阈值调低把可能的干扰项都清掉。另外水印的字体颜色信息在 PyMuPDF 里可以通过 span 的color字段拿到是一个整数表示的 RGB 值。浅灰色的水印 color 值通常很大接近 0xFFFFFF而正文是黑色接近 0x000000。把这个特征加进检测规则里准确率会提升不少。不过要注意有些 PDF 的文字颜色信息可能不准确不能完全依赖。6.3 特殊版面的处理经验有些版面用 XY-cut 处理起来特别棘手我列几个典型的和对应的处理思路版面类型问题表现处理思路文字环绕图片文本块 bbox 呈 L 形或不规则先把图片块剔除剩余文本按正常 XY-cut 处理斜排文字文本块 bbox 是斜的用 dir 字段识别旋转角度单独处理嵌套表格表格内还有表格表格整体作为一个块内部用表格工具解析多栏跨栏标题标题被分到某一栏按宽度识别跨栏元素单独插入脚注与正文混排脚注被当成正文按字号和位置识别脚注区域单独提取文字环绕图片这个场景特别常见处理的关键是先把图片块的位置拿到然后在文本块里找那些 bbox 与图片块有重叠的把它们标记为“环绕文本”单独按 y 坐标排序后插入到图片位置附近。这样虽然不能完美还原环绕效果但至少阅读顺序不会乱。6.4 性能优化与批量处理建议PyMuPDF 本身速度很快但 XY-cut 的递归切割在文本块很多的时候会有性能问题。一份 100 页的 PDF每页 50 个文本块递归深度可能到 10 层以上总计算量不小。优化的思路有几个。第一在递归之前先做一次预排序把明显属于同一栏的块先分组减少递归的层数。第二切割线的查找可以用空间索引加速比如把块的 x 范围建成区间树查找缝隙时不用遍历所有块。第三对于批量处理场景可以用多进程并行每个进程处理一部分页面最后合并结果。PyMuPDF 的页面对象不是线程安全的但进程间没问题。实测下来一份 200 页的双栏学术论文单进程处理大概需要 15 到 20 秒用 4 个进程并行能压到 5 秒左右。这个速度对于离线预处理来说完全够用了。6.5 解析质量验证的实用方法做完解析之后怎么知道效果好不好不能光靠肉眼看几页。我通常用这几个指标来量化评估第一个是阅读顺序正确率。随机抽 20 个页面人工标注正确的阅读顺序然后和算法输出对比算一个准确率。这个指标最直接但标注成本高。第二个是水印剔除的准确率和召回率。准确率是剔除的块里真正是水印的比例召回率是真正的水印里被剔除的比例。这两个指标要一起看单独看一个没意义。第三个是下游检索的命中率。把解析结果接入 RAG用一批标准问题测试看检索到的内容是否相关。这个指标最贴近实际效果但需要先把 RAG 链路搭起来。我的经验是前两个指标在调参阶段用快速迭代。第三个指标在最终验收时用确保整体效果达标。一般来说阅读顺序正确率到 90% 以上水印剔除准确率到 85% 以上下游检索效果就不会太差。7. 一些实操中的个人体会这套 bbox XY-cut PyMuPDF 的方案我在多个 RAG 项目里用了大半年踩过的坑不算少但整体稳定性是满意的。最大的感受是不要追求一步到位的完美解析而是要把解析做成一个可迭代、可验证的流程。先跑通基本流程用少量样本验证发现问题再针对性调参比一上来就写一大堆规则要高效得多。另外PDF 解析这个领域没有银弹。XY-cut 能解决 80% 的常见版面问题但剩下 20% 的长尾情况可能需要专门的规则甚至模型来处理。我的建议是先把 80% 做扎实剩下的 20% 根据业务价值决定投入多少精力。如果某类文档特别多那就值得为它写专门的解析逻辑如果只是偶尔出现人工兜底也不是不可以。最后分享一个小技巧在调试 XY-cut 的时候把切割线的位置可视化出来画在页面上一眼就能看出哪里切错了。PyMuPDF 支持在页面上画线用page.draw_line()就行。这个可视化工具帮我省了大量调试时间强烈推荐你也试试。

基于bbox与XY-cut的PDF多栏解析与水印剔除实战

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