一个功能丰富的RAG应用，通常会支持用户查看大模型找到的片段在原文档中的具体位置，从而让用户检查大模型是否在胡编乱造。而这就需要能把文本段落等各元素在原文档中高亮标记出来的能力。 TextIn xParse文档解析API支持返回块级坐标position以及字符级坐标char_pos（请求时设置URL参数char_details=true），代表解析结果片段在原文档中的精确位置。 将解析结果和坐标可视化，有助于：
  • 与原文档对照，细粒度验证解析的效果
  • 审核校正解析结果
例如，下面是一个原文档（带坐标回显，左）和解析结果（Markdown，右）的对比图： 接下来详细介绍如何利用python实现坐标可视化。
本教程基于Textin官方pdf示例文件，您可点击下载或使用该链接：文档解析pdf示例.pdf

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上传pdf文件，获取解析结果

参考快速启动，上传pdf文件，获取解析结果。为获得详细的页面信息和坐标数据，解析时需要设置URL参数page_details=1和markdown_details=1。 本次示例文件解析结果如下（为方便展示，此处只解析一页，仅列出坐标相关数据）： 
{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "duration": 1751,
  "result": {
     "pages": [
                {
                  "status": "Success",
                  "angle": 0,
                  "page_id": 1,
                  "width": 1191,
                  "height": 1684,
                  "structured": [
                    {
                        "blocks": [
                            {
                                "id": 0,
                                "pos": [71,146,549,144,548,185,70,187],
                                "text": "某服装企业（600398.SH）",
                                "type": "textblock"
                                # ...
                            }
                        ],
                        "type": "header"
                    },
                    {
                        "type": "header",
                        "blocks": [
                            {   "id": 2,
                                "pos": [69,203,781,203,781,238,69,238],
                                "text": "第三季度收入下滑11%，费用率提升盈利承压",
                                "type": "textblock",
                            }
                        ],
                    }
                  ]

                  # ...
                }
              ],
      "detail": [
          {
            "page_id": 1,
            "text": "**某服装企业（600398.SH）**"
            "position": [71,146,549,144,548,185,70,187]
             # ...
          },
          {
            "page_id": 1,
            "text": "**第三季度收入下滑11%，费用率提升盈利承压**"
            "position": [69,203,781,203,781,238,69,238]
             # ...
          }
          # ...
      ]
  }
}
pages字段包含每一页的信息，其中page_id表示页码（从1开始），width, height表示识别时文档转成图像的宽高，angle表示将图像转正的角度（如需要），structured表示解析后对应页的结构化数据，包含元素块内容以及对应的坐标pos。 detail中包含所有markdown块级元素（文字、段落、表格等）的详细信息，每一块通过page_id与页码关联，position字段表示该块的坐标信息。与pages不同的是，detail中是将markdown内容规整后元素块，比如跨页段落、跨页表格在detail中已经合并，采用了更好的语义上的分割，可以直接用于下游需要分块的应用，而pages中最大限度地保留了每一页的原始信息。 坐标系统说明 接口返回的坐标格式为：[x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4] 这表示一个四边形的四个顶点坐标，按顺时针排列： 
坐标数组: [x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4]
          ↑左上    ↑右上    ↑右下    ↑左下
该坐标表示在识别时以页面左上角为原点，宽高为page.width、page.height画布下的绝对坐标，单位为像素（px）。 比如上述接口返回： 
"pages": [{ "width": 1191, "height": 1684}]
"position": [69,203,781,203,781,238,69,238]
在图像上示意如下： 
图像坐标系 (原点在左上角)
┌───────────────1191────────────────── x
│(0,0)
│
│
│      (69,203) ───────────── (781,203)
│          │                        │     
1684                 文本区域           
│          │                        │
│      (69,238) ───────────── (781,238)
│
│
│
│
y
下面演示如何从pages中和detail中获取页面和元素块坐标信息，并在原文档上绘制标注。 原文档页面图片可以通过设置参数get_image="page"或"both"返回， 您将获得每一页的image_id或者base64（详见JSON结构说明）用于预览，也可以手动将您的原文档转成图片， 只要保证每一页的图片跟上述page.width、page.height同比例渲染，position中的坐标值也需要跟随页面同比例缩放，，即可准确绘制。

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从API返回结果中获取坐标数据

从json结果提取出每一页的元素坐标信息，输出到二维数组： 
def extract_coordinates_from_parse_result(parse_result):
    """
    从API返回的解析结果中提取每页的宽高、角度和所有detail块的坐标信息
    返回: [{width, height, angle, details: [detail, ...]}, ...]
    """
    result = parse_result.get("result", {})
    pages = result.get("pages", [])
    details = result.get("detail", [])

    # 按页组织details
    page_map = {}
    for page in pages:
        page_id = page.get("page_id", 1)
        page_map[page_id] = {
            "width": page.get("width", 0),
            "height": page.get("height", 0),
            "angle": page.get("angle", 0),
            "details": []
        }
    for d in details:
        page_id = d.get("page_id", 1)
        if page_id in page_map:
            page_map[page_id]["details"].append(d)
    # 保证顺序
    return [page_map[pid] for pid in sorted(page_map.keys())]

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绘制坐标框到原图

import fitz  # PyMuPDF
from PIL import Image, ImageDraw
import os

# pdf转图片，获取页面图片
def pdf_to_images(pdf_path, output_dir="./temp_images"):
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    doc = fitz.open(pdf_path)
    zoom = 144 / 72 # dpi=144，图片更清晰
    mat = fitz.Matrix(zoom, zoom)
    image_paths = []
    for i, page in enumerate(doc):
        pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
        img_path = os.path.join(output_dir, f"page_{i+1}.png")
        pix.save(img_path)
        image_paths.append(img_path)
    doc.close()
    return image_paths

# 绘制一页坐标
def draw_boxes_on_image(image_path, details, page_width, page_height, color=(26,102,255), line_width=2):
    image = Image.open(image_path).convert("RGB")
    draw = ImageDraw.Draw(image)
    img_w, img_h = image.size
    # 根据解析时的页面宽高缩放适配，确保绘制坐标准确
    scale_x = img_w / page_width if page_width else 1
    scale_y = img_h / page_height if page_height else 1
    for d in details:
        pos = d.get("position")
        if pos and len(pos) == 8:
            points = [
                (pos[0]*scale_x, pos[1]*scale_y),
                (pos[2]*scale_x, pos[3]*scale_y),
                (pos[4]*scale_x, pos[5]*scale_y),
                (pos[6]*scale_x, pos[7]*scale_y),
                (pos[0]*scale_x, pos[1]*scale_y)
            ]
            draw.line(points, fill=color, width=line_width)
    out_path = image_path.replace('.png', '_boxed.png')
    image.save(out_path)
    return out_path

# 绘制所有页面全部坐标
def annotate_pdf_with_boxes(pdf_path, page_details, output_dir="./annotated_images"):
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    image_paths = pdf_to_images(pdf_path, output_dir=output_dir)
    result_paths = []
    for i, page in enumerate(page_details):
        img_path = image_paths[i]
        out_path = draw_boxes_on_image(
            img_path, 
            page["details"], 
            page["width"], 
            page["height"]
        )
        result_paths.append(out_path)
    return result_paths

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    import json
    PDF_PATH = "your_document.pdf"
    JSON_PATH = "parse_result.json"
    with open(JSON_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
        parse_result = json.load(f)
    page_details = extract_coordinates_from_parse_result(parse_result)
    result_imgs = annotate_pdf_with_boxes(PDF_PATH, page_details)
    print("标注图片：", result_imgs)

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代码使用说明

1. 准备环境 
pip install PyMuPDF pillow
2. 绘制图片和坐标 将上述代码保存为pdf_coordinate_drawer.py文件，替换main函数中的your_document.pdf和parse_result.json为真实文件路径，运行： 
python3 pdf_coordinate_drawer.py
3. 输出结果
  • 每页生成一个标注后的PNG图片
  • 坐标框用指定颜色绘制，您也可以自定义颜色，不同类型元素用不同颜色绘制
  • 生成坐标类型图例
该示例生成的标注最终效果如下： 可以看到，Textin xParse针对复杂布局的文档，能够精准识别并细粒度还原坐标，方便您将解析结果与原文件进行对比，查看解析效果以及审核校正。

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前端开源项目

此外，我们开源了web前端项目xparse-frontend，该项目包含跟我们在线web平台效果一致的全套前端代码，具备文件预览、坐标回显、动态交互对照、编辑校正、导出多种格式结果文件等丰富功能。上手方便，开箱即用，欢迎体验！

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常见问题

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坐标偏移不准确，有错位

可能原因：
  • 文档转图片使用了跟解析时不同的DPI，且坐标没有根据解析返回的页面宽高缩放适配
  • 页面旋转角度未正确处理
解决方案
  • 文档转图片的时候使用跟解析相同的DPI，或者渲染时将页面和坐标值根据解析返回的页面宽高缩放适配（推荐，参考上述代码示例）
  • 确认页面是否经过旋转(angle)，绘制时设置angle修正角度

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如何处理跨页段落和表格

跨页信息可以在两个位置获取：
  • 在pages的structure中：跨页信息通过continue和next_page_id、next_para_id表示
  • 在detail中：跨页信息通过通过split_section_page_ids和split_section_positions表示
更多信息请参考JSON结构说明。