Skill: meowlegemy-sudo/image-to-pdf (version 1.0.0)

# Image to PDF Merger Skill 将多张图片合并成一个 PDF 文档，适合处理会计凭证、扫描文件等。支持自动旋转调整方向。 ## 依赖 ```bash # Python pip3 install Pillow pypdf openpyxl # 系统工具 brew install poppler tesseract tesseract-lang ``` ## 触发条件 - 用户说"合并 PDF"、"把图片合成 PDF"、"生成 PDF" - 用户发送多张图片并要求合并 - 用户发送 PDF 并要求添加摘要 - 用户发送扫描版 PDF 并要求"提取文字"、"总结" ## 使用方法 ### 1. 收集图片/PDF 让用户一次性发送所有需要处理的 PDF，不要分开多次发。 ### 2. 执行合并（图片转 PDF） 适用于图片文件（.jpg）： ```python import os from pypdf import PdfWriter from PIL import Image # 获取所有新上传的图片 images = sorted(glob.glob(f"{inbound_dir}*.jpg"), key=os.path.getmtime, reverse=True)[:20] merger = PdfWriter() for img_path in images: img = Image.open(img_path) # 自动旋转：横版图片旋转90度 width, height = img.size if width > height: img = img.rotate(90, expand=True) pdf_path = img_path.replace('.jpg', '.pdf') img.save(pdf_path, 'PDF', resolution=100.0) merger.append(pdf_path) output_path = f"{output_dir}{凭证号}.pdf" merger.write(output_path) ``` ### 3. PDF 重命名（带完整摘要 + 船名归属） 根据 Excel 清单自动重命名 PDF： **Excel 结构：** - F列 = Index（凭证序号） - H列 = 摘要（Description） - M列 = 船名/归属 **关键：使用字母索引法，避免列号混淆！** ```python import openpyxl import re import shutil import os # Excel 路径 excel_path = "~/.openclaw/media/inbound/Vouching_list---*.xlsx" # 加载 Excel（使用字母索引） wb = openpyxl.load_workbook(excel_path) ws = wb.active # 需要处理的文件列表 (序号, 原始文件名) files = [ (1, "1._1月79号---xxx.pdf"), (2, "2_1月109号---xxx.pdf"), # ... ] for idx, filename in files: # Index N -> Excel Row N+1（因为 Row 1 是表头） excel_row = idx + 1 # 使用字母索引直接访问列 desc = ws[f'H{excel_row}'].value # H列 = 摘要 ship = ws[f'M{excel_row}'].value # M列 = 船名归属 # 从文件名提取凭证号（如 "1月79号"） date_match = re.search(r'(\d+月\d+号)', filename) date_part = date_match.group(1) if date_match else "" # 命名格式：序号_凭证号-【船名】摘要.pdf # 例如：01_1月79号-【祥瀚8】V2501运费收入.pdf new_name = f"{idx:02d}_{date_part}-【{ship}】{desc}.pdf" # 复制并重命名 src = os.path.join(inbound_dir, filename) dst = os.path.join(output_dir, new_name) shutil.copy(src, dst) ``` **文件名格式规范：** ``` 序号_凭证号-【船名/公司】摘要.pdf 示例： 01_1月79号-【祥瀚8】V2501运费收入.pdf 02_1月109号-【River】坞修2411001.pdf 03_1月135号-【Alice】2503航次收入.pdf 04_1月169号-【Anna】DBS融资款付船款.pdf ``` ### 4. 发送到 Telegram ```python message( action="send", filePath=output_path, message=f"{序号}. {凭证号} - 【{船名}】{摘要}", target="用户ID" ) ``` ## 关键要点 1. **一次性收集** - 让用户一次发完所有文件 2. **使用字母索引** - 用 `ws[f'H{row}']` 而非 `row[7]` 3. **正确映射** - Index N → Excel Row N+1 4. **完整命名** - 序号_凭证号-【船名】摘要 5. **自动发送** - 处理完成后自动推送给用户 ## 错误处理 - 如果 Excel 找不到对应 Index，跳过或用原文件名 - 如果 PDF 是图片合并的（无文字层），使用 OCR 功能提取文字 - 文件名中的特殊字符（如 `/`）需要清理 --- ## 功能三：扫描版 PDF OCR 文字提取 当用户发送扫描版 PDF（无文字层）时，使用 tesseract 提取文字： ### 步骤 1：PDF 转图片 ```bash # 安装依赖 brew install poppler tesseract tesseract-lang # PDF 转图片（300 DPI） pdftocairo -png -r 300 input.pdf page ``` ### 步骤 2：OCR 识别 ```bash # 识别中文+英文 tesseract page-01.png stdout -l chi_sim+eng > output.txt # 批量识别 for p in page-*.png; do tesseract "$p" stdout -l chi_sim+eng >> combined.txt done ``` ### 步骤 3：提取关键信息 ```python import re # 读取 OCR 结果 with open('combined.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 提取关键信息（根据文档类型调整） patterns = { '贷款人': r'([A-Z]+ BANK LTD\.?.*?)\n', '借款人': r'([A-Z]+ SHIPPING LIMITED.*?)\n', '贷款金额': r'USD([\d,]+)', '利率': r'([\d.]+)%', '期限': r'(\d+)\s*years?', } results = {} for key, pattern in patterns.items(): match = re.search(pattern, text, re.IGNORECASE) if match: results[key] = match.group(1) if match.lastindex else match.group(0) print(results) ``` ### 完整流程脚本 ```bash #!/bin/bash # pdf-ocr.sh - 从扫描版 PDF 提取文字 PDF_PATH="$1" OUTPUT_DIR="/tmp/pdf_ocr_$(date +%s)" mkdir -p "$OUTPUT_DIR" # 1. PDF 转图片 echo "Converting PDF to images..." pdftocairo -png -r 300 "$PDF_PATH" "$OUTPUT_DIR/page" # 2. OCR 识别 echo "Running OCR..." > "$OUTPUT_DIR/combined.txt" for img in "$OUTPUT_DIR"/page-*.png; do echo "Processing: $img" tesseract "$img" stdout -l chi_sim+eng 2>/dev/null >> "$OUTPUT_DIR/combined.txt" done # 3. 提取关键信息 echo "Extracting key information..." python3 << 'EOF' import re with open('$OUTPUT_DIR/combined.txt', 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f: text = f.read() patterns = { 'lender': r'([A-Z]+ BANK LTD\.?.*?)\n', 'borrower': r'([A-Z]+ SHIPPING LIMITED.*?)\n', 'amount': r'USD([\d,]+)', 'date': r'(\d{1,2}\s+\w+\s+\d{4})', } for key, pattern in patterns.items(): match = re.search(pattern, text, re.IGNORECASE) if match: print(f"{key}: {match.group(1)}") EOF echo "Output saved to: $OUTPUT_DIR/combined.txt" ``` ## 改进：处理延时 为避免图片传输不完整，添加等待机制： ```python import time # 等待所有图片传输完成 time.sleep(5) # 等待5秒 # 获取最新上传的图片（按修改时间排序） # 这样可以确保所有已传输的图片都被处理 ``` ### 为什么需要延时 - 用户一次性发送多张图片 - Telegram/网络传输需要时间 - 如果立刻处理，后传输的图片可能还没到 ### 延时建议 - 5秒：适合少量图片（1-10张） - 10秒：适合大量图片（10张以上） ### 替代方案 如果不想用固定延时，也可以： 1. 等待用户确认"还有吗？" 2. 用心跳时检查inbound目录是否有新文件

path: clawhub.json
content: {
  "name": "image-to-pdf",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Merge multiple images into a single PDF document",
  "skills": ["image-to-pdf"],
  "keywords": ["pdf", "merge", "image", "converter"],
  "homepage": "https://github.com/example/image-to-pdf"
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)