MinerU2将PDF转成md文件，并分拣图片

首先自行安装python3，必须大于3.10以上的版本

博主是已经有了python3，这里就不演示了

1.先跟新下依赖

pip install --upgrade pip -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install uv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 

 创建虚拟环境

uv venv

 激活虚拟环境

.venv\Scripts\activate

下载MinerU2核心版

# Windows、Linux和macOS系统无显卡
uv pip install -U "mineru[core]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

# Linux和macOS系统并且有显卡，显存大于8G  安装下面这个
uv pip install -U "mineru[all]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

 Windows 必须安装 PyTorch 

有显卡的

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

无显卡

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

 操作后验证

mineru --version

 下载模型

mineru-models-download

• 有梯子，如果是默认的直接回车
• 没有梯子，输入 modelscope 并回车
• 提示 Please select the model type to download: (pipeline, vlm, all) [all] 时，直接回车选择 all（下载所有模型）
• 模型默认下载到 C:\Users\用户名\.mineru\models 目录，可通过 mineru.json 配置路径。

下载报错超时，有时候不知道什么时候设置了使用国内镜像，临时关闭国内镜像（用官方源）

# Windows（cmd/PowerShell）
set HF_ENDPOINT=https://huggingface.co

# 然后重新运行模型下载命令
mineru-models-download

下载报错超时，没梯子的用 ModelScope 镜像

# 临时切换（单次生效）
set HF_ENDPOINT=https://modelscope.cn/api/v1/models

# 永久配置（系统环境变量中添加 HF_ENDPOINT = https://modelscope.cn/api/v1/models）

 直接的用法是用 mineru 解析 PDF / 图片，提取文本、公式、表格等内容

mineru -p "你的文件路径" -o "输出目录" -b 后端名称 -d 设备

• 参数说明：
  • -p：指定要处理的文件路径（支持 PDF、图片等，比如 test.pdf 或 image.png ）。
  • -o：指定输出目录，解析后的文本、结构化数据会存到这里。
  • -b：选择解析后端，结合你之前提到的，常用 pipeline（兼容性好，无显卡也能用 ）、vlm-transformers（依赖 GPU ）、vlm-sglang（需特定环境，比如 WSL2 + GPU ）。
  • -d：指定推理设备，cpu 或 cuda（有 NVIDIA 显卡且装了对应驱动、PyTorch 时用 cuda 加速 ）。

示例（无显卡，用 pipeline 后端）

mineru -p "C:\Users\Administrator\test.pdf" -o "C:\Users\Administrator\output" -b pipeline -d cpu

示例（有显卡高性能 GPU）

mineru -p "C:\Users\Administrator\test.pdf" -o "C:\Users\Administrator\output" -b vlm-transformers -d cuda

启动可视化界面（更直观操作）

mineru-gradio --server-name 127.0.0.1 --server-port 7860

结合具体需求扩展

mineru -p "test.pdf" -o "output" -b pipeline -d cpu -f true -t true

这里 -f true 强制公式识别，-t true 强制表格识别，确保这两部分内容被重点解析。

或者使用视图窗口 前提安装Gradio

pip install gradio

启动视图

mineru-gradio --server-name 127.0.0.1 --server-port 7860

访问127.0.0.1:7860

python3代码中使用

import subprocess

# 调用 mineru 命令行解析文档
result = subprocess.run(
    ["mineru", "-p", "test.pdf", "-o", "output", "-b", "pipeline", "-d", "cpu"],
    capture_output=True,
    text=True
)
print(result.stdout)  # 输出解析过程日志、结果信息