# WorkBuddy 实战：用 Python 把 A3 试卷 PDF 智能切割成 A4（附踩坑全记录）

> 家里只有 A4 打印机，老师发的试卷却是 A3 横向 PDF，打印出来缩成一团根本没法做。本文记录了用 WorkBuddy + Python 完成 A3→A4 智能切割的完整过程，包含三次踩坑和最终解决方案，附完整可复用代码。并且记录了我是怎么浪费了积分，又可以怎么避免的过程。

## 目录

- [一、背景：A3 试卷打印困局]
- [二、三次踩坑全记录]
  - [坑一：内容侧躺——PDF 旋转标记的陷阱]
  - [坑二：机械中切切到题目——分栏不对称问题]
  - [坑三：最终方案——逐页智能识别空白带]
- [三、完整代码（可直接复制使用）]
- [四、附：这次任务是怎么浪费积分的，以及以后怎么避免]
- [五、总结]

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## 一、背景：A3 试卷打印困局

暑假到了，老师发来一份《二下数学阳光同学学习力评价.pdf》——A3 横向排版，18 页，扫描图像型。问题是家里只有普通的 A4 打印机，直接打印会被缩放到 A4 纸上，字小得看不清。

**目标**：把每页 A3 横向试卷沿中间分成左右两半，各自放入一张 A4 纵向页面，居中不变形，打印出来正好看。 

**原始 PDF 参数**：
- 页面尺寸：1091.3 × 822.1 pt（约 385 × 290 mm，横向，比标准 A3 略小的试卷尺寸）
- 页数：18 页
- 类型：扫描图像型（非矢量文字）

**目标 PDF 参数**：
- 页面尺寸：595.28 × 841.89 pt（标准 A4 纵向，210 × 297 mm）
- 页数：36 页（每页 A3 切成 2 页 A4）
- 居中放置，左右各约 18mm 白边

工具选择：Python + pymupdf（fitz）+ numpy，在 WorkBuddy 桌面端中执行。

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## 二、三次踩坑全记录

### 坑一：内容侧躺——PDF 旋转标记的陷阱

**现象**：第一版输出后打开一看，所有内容都"侧躺"了——需要歪头 90° 才能看。而且切割位置也不对，左右两半的内容有重叠。

**根因**：用 `fitz` 检查 PDF 元数据后发现，原 PDF 每页都带有 `/Rotate=90` 标记。这意味着 mediabox 的原始坐标是纵向的（822 × 1091），但 PDF 阅读器在显示时会自动旋转 90° 变成横向（1091 × 822）。

第一版代码用的是 `show_pdf_page()` 做矢量切割——这个方法**不会自动应用页面的 `/Rotate` 标记**，导致：
1. 内容方向不对（没有旋转）
2. clip 裁剪的坐标系也是基于未旋转的 mediabox，和实际显示内容错位

**解决**：改用 `get_pixmap(dpi=300, clip=)` 做位图渲染。pymupdf 的 `get_pixmap` 会**自动应用页面旋转**，渲染出来的图像方向是正的，clip 坐标系也基于旋转后的 `page.rect`，与显示一致。

```python
import fitz  # pymupdf

doc = fitz.open("input.pdf")
page = doc[0]

# 错误方式：show_pdf_page 不自动处理 /Rotate
# new_page.show_pdf_page(rect, doc, page_num)  # 内容会侧躺！

# 正确方式：get_pixmap 会自动应用旋转
# clip 用旋转后的 page.rect 坐标系
rect = page.rect
mid_x = rect.width / 2

left_clip = fitz.Rect(rect.x0, rect.y0, mid_x, rect.y1)
right_clip = fitz.Rect(mid_x, rect.y0, rect.x1, rect.y1)

left_pix = page.get_pixmap(dpi=300, clip=left_clip)
right_pix = page.get_pixmap(dpi=300, clip=right_clip)
```

**经验**：处理带 `/Rotate` 标记的 PDF 时，**永远用 `get_pixmap(clip=)` 渲染而非 `show_pdf_page` 矢量切割**。对扫描件来说按原图 dpi 300 做 1:1 渲染也是无损的。

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### 坑二：机械中切切到题目——分栏不对称问题

**现象**：第二版方向对了，内容也正了，但用户反馈说有些页切到了题目内容——切割线穿过了文字。

**根因**：第二版是沿几何中点（`width / 2`）垂直切割的。但实际试卷中，左右两半之间的空白分隔带**不一定在正中间**：

| 页码 | 切割线比例 | 偏移 |
|------|-----------|------|
| 第 1 页 | 0.416 | 偏左 8.4% |
| 第 2 页 | 0.573 | 偏右 7.3% |
| 第 3~18 页 | ~0.50 | 基本对称 |

第 1 页和第 2 页是非对称版面，如果按 0.5 机械中切，切割线就会穿过题目内容。

**解决思路**：不能假设对称，必须**逐页分析实际版面，找到左右两半之间的空白带位置**。

---

### 坑三：最终方案——逐页智能识别空白带

**方案**：对每一页，先用低分辨率灰度图分析墨水量分布，找到中间区域的最低墨水带（即空白分隔带），以该位置作为切割线。

具体步骤：
1. 以 150 dpi 渲染灰度图
2. 用 numpy 计算每一竖列的墨水量（`255 - gray` 求和）
3. 对墨水量做卷积平滑（消除噪点影响）
4. 在页面中间 30%~70% 区域找最低墨水点作为种子
5. 从种子向左右扩展连续低墨水区间（阈值 = `min + (max - min) * 0.08`）
6. 取该区间中心作为切割线比例

```python
import fitz
import numpy as np

def find_cut_ratio(page):
    """分析单页，返回切割线比例 (0~1)"""
    # 低分辨率灰度渲染，用于分析
    pix = page.get_pixmap(dpi=150, colorspace=fitz.csGRAY)
    img = np.frombuffer(pix.samples, dtype=np.uint8)
    img = img.reshape(pix.height, pix.width)

    # 计算每竖列的墨水量（越黑墨水越多）
    ink = 255 - img.astype(np.int32)
    col_ink = ink.sum(axis=0)  # 每列墨水总量

    # 卷积平滑
    kernel = np.ones(20, dtype=np.float32) / 20
    col_ink_smooth = np.convolve(col_ink, kernel, mode='same')

    # 在中间 30%~70% 区域找最低墨水点
    w = len(col_ink_smooth)
    left_bound = int(w * 0.3)
    right_bound = int(w * 0.7)
    search_zone = col_ink_smooth[left_bound:right_bound]

    seed_idx = np.argmin(search_zone) + left_bound

    # 从种子向左右扩展连续低墨水区间
    rmin, rmax = col_ink_smooth.min(), col_ink_smooth.max()
    threshold = rmin + (rmax - rmin) * 0.08

    left_edge = seed_idx
    while left_edge > 0 and col_ink_smooth[left_edge - 1] < threshold:
        left_edge -= 1

    right_edge = seed_idx
    while right_edge < w - 1 and col_ink_smooth[right_edge + 1] < threshold:
        right_edge += 1

    # 取区间中心作为切割线
    cut_x = (left_edge + right_edge) / 2
    return cut_x / w
```

找到切割线后，再用 300 dpi 高分辨率渲染左右两半，等比居中插入标准 A4 纵向页面：

```python
def cut_page_to_a4(doc, page_idx, output_doc):
    """将单页 A3 切割为两页 A4"""
    page = doc[page_idx]
    rect = page.rect
    ratio = find_cut_ratio(page)
    cut_x = rect.x0 + rect.width * ratio

    # A4 纵向尺寸
    a4_width, a4_height = 595.28, 841.89

    for clip in [fitz.Rect(rect.x0, rect.y0, cut_x, rect.y1),
                 fitz.Rect(cut_x, rect.y0, rect.x1, rect.y1)]:
        # 高清渲染
        pix = page.get_pixmap(dpi=300, clip=clip)

        # 创建 A4 页面，等比居中插入
        new_page = output_doc.new_page(width=a4_width, height=a4_height)
        img_rect = fitz.Rect(0, 0, pix.width, pix.height)

        # 计算等比缩放后的居中位置
        scale = min(a4_width / pix.width, a4_height / pix.height)
        dw, dh = pix.width * scale, pix.height * scale
        x = (a4_width - dw) / 2
        y = (a4_height - dh) / 2
        target_rect = fitz.Rect(x, y, x + dw, y + dh)

        new_page.insert_image(target_rect, pixmap=pix)
```

**最终结果**：18 页 A3 → 36 页 A4 纵向，方向正立，300 dpi，每页独立分析切割位置，无切到内容的情况，文件约 55MB。

---

## 三、完整代码（可直接复制使用）

以下是完整可复用的脚本，修改文件路径即可用于其他 A3 试卷：

```python
"""
A3 横向试卷 PDF → A4 纵向智能切割
依赖: pip install pymupdf numpy
"""
import fitz
import numpy as np

def find_cut_ratio(page):
    """分析单页，返回切割线比例 (0~1)"""
    pix = page.get_pixmap(dpi=150, colorspace=fitz.csGRAY)
    img = np.frombuffer(pix.samples, dtype=np.uint8).reshape(pix.height, pix.width)
    
    col_ink = (255 - img.astype(np.int32)).sum(axis=0)
    kernel = np.ones(20, dtype=np.float32) / 20
    col_ink_smooth = np.convolve(col_ink, kernel, mode='same')
    
    w = len(col_ink_smooth)
    search_zone = col_ink_smooth[int(w*0.3):int(w*0.7)]
    seed_idx = np.argmin(search_zone) + int(w*0.3)
    
    rmin, rmax = col_ink_smooth.min(), col_ink_smooth.max()
    threshold = rmin + (rmax - rmin) * 0.08
    
    left_edge = seed_idx
    while left_edge > 0 and col_ink_smooth[left_edge - 1] < threshold:
        left_edge -= 1
    right_edge = seed_idx
    while right_edge < w - 1 and col_ink_smooth[right_edge + 1] < threshold:
        right_edge += 1
    
    return ((left_edge + right_edge) / 2) / w

def cut_a3_to_a4(input_path, output_path, dpi=300):
    """将 A3 横向 PDF 切割为 A4 纵向 PDF"""
    doc = fitz.open(input_path)
    output = fitz.open()
    a4_w, a4_h = 595.28, 841.89  # 标准 A4 纵向 (pt)
    
    for i in range(len(doc)):
        page = doc[i]
        rect = page.rect
        ratio = find_cut_ratio(page)
        cut_x = rect.x0 + rect.width * ratio
        
        for clip in [fitz.Rect(rect.x0, rect.y0, cut_x, rect.y1),
                     fitz.Rect(cut_x, rect.y0, rect.x1, rect.y1)]:
            pix = page.get_pixmap(dpi=dpi, clip=clip)
            new_page = output.new_page(width=a4_w, height=a4_h)
            
            scale = min(a4_w / pix.width, a4_h / pix.height)
            dw, dh = pix.width * scale, pix.height * scale
            x, y = (a4_w - dw) / 2, (a4_h - dh) / 2
            new_page.insert_image(fitz.Rect(x, y, x+dw, y+dh), pixmap=pix)
        
        print(f"第 {i+1}/{len(doc)} 页完成，切割线比例: {ratio:.3f}")
    
    output.save(output_path)
    output.close()
    doc.close()
    print(f"完成！输出: {output_path}")

# 使用方法：修改下面两行路径即可
cut_a3_to_a4(
    input_path="input.pdf",        # 替换为你的 A3 PDF 路径
    output_path="output_A4.pdf"    # 替换为输出路径
)
```

**依赖安装**：
```bash
pip install pymupdf numpy
```

---

## 四、附：这次任务是怎么浪费积分的，以及以后怎么避免

这次任务前后花了三轮才搞定，事后复盘发现至少有一半的积分是可以通过更好的指令方式省下来的。下面把实际的指令过程、浪费原因和改进方案都写出来，希望对大家有帮助。

### 我当时的指令过程

整个过程大概是这样的：

**第 1 轮**——我直接丢了一个需求：

> "帮我把桌面这个 A3 试卷 PDF 切成 A4，方便打印。"

WorkBuddy 接到任务后，立刻开始写代码、装依赖、执行切割，一口气处理完 18 页。结果打开一看：内容全侧躺了，切割位置也是错的。

**第 2 轮**——我反馈问题：

> "不对，内容方向是歪的，需要歪头看。"

WorkBuddy 开始排查，检查 PDF 元数据，发现 `/Rotate=90` 标记，然后重写代码改用 `get_pixmap` 渲染，重新处理 18 页。这次方向对了。

**第 3 轮**——我又发现问题：

> "方向对了，但有的页切到题目了，不能按中间切。"

WorkBuddy 再次重写，加了逐页墨水量分析找空白带的逻辑，第三次处理 18 页，终于对了。

### 为什么这样浪费了积分

| 轮次 | 消耗内容 | 本可避免？ |
|------|----------|-----------|
| 第 1 轮 | 写代码 + 装依赖 + 处理 18 页 → 全废 | ✅ 如果先检查 `/Rotate` 标记，根本不会用错方法 |
| 第 2 轮 | 排查 + 重写 + 再处理 18 页 → 部分废 | ✅ 如果先看版面布局，就知道不能机械中切 |
| 第 3 轮 | 重写 + 第三次处理 18 页 → 最终成功 | — 正常消耗 |

核心问题就两个：

1. **我没让 AI 先检查源文件就直接让它干活了**。`/Rotate=90` 这种标记，AI 读一下 PDF 元数据就能发现，但你不提，它默认按常规处理，结果踩坑。
2. **我没有要求先做小样验证**。18 页一口气处理完才发现问题，返工成本是 18 页 × 3 轮 = 54 页的处理量。如果先处理 1-2 页看看效果，第一轮就能发现方向问题，返工成本只有 2 页。

### 以后怎么避免——四步法

同样是这个任务，如果按下面的方式来，基本一轮就能搞定：

| 步骤 | 模式 | 我应该说什么 | AI 会做什么 | 积分消耗 |
|------|------|-------------|------------|----------|
| Step 1 | Ask | "帮我检查这个 PDF 的页面尺寸、旋转标记、每页版面布局" | 读 PDF 元数据，报告 mediabox 尺寸、`/Rotate=90`、左右分栏是否对称 | 极低（只读文件） |
| Step 2 | Plan | （看报告后）"按检查结果出个切割方案" | 基于侦察结果给出方案：用 `get_pixmap(clip=)`、逐页识别空白带 | 低（只出方案不执行） |
| Step 3 | Craft | "先处理第 1 页和第 2 页给我看效果" | 按方案处理 2 页，输出验证 | 少量（只处理 2 页） |
| Step 4 | Craft | "没问题，批量处理全部" | 确认方案正确，一口气处理 18 页 | 正常（1 轮搞定） |

**对比一下消耗**：

| 方式 | 处理总量 | 相对成本 |
|------|----------|----------|
| 我实际的（试错式） | 18 页 × 3 轮 = 54 页 + 3 次排查 | **3x** |
| 改进后（四步法） | 2 页验证 + 18 页正式 = 20 页 + 1 次侦察 | **~1.2x** |

大约省了 **60%** 的积分。
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8625889/23203d495b3f5aca692cb1d271b2bc8f.png)
### 几条额外经验

1. **需求一次说清楚**：与其分三句话补充，不如一开始就说全。比如"帮我把这个 A3 横向试卷 PDF 切成 A4 纵向，注意有的页左右分栏不对称，需要逐页识别空白带"——一句话把关键约束都带上
2. **先 Ask 后 Craft**：Ask 模式只读不写，消耗最少，适合做前置侦察；确认方案后再切 Craft 执行
3. **善用记忆系统**：让 AI 记住你的常用偏好（比如"我经常处理 A3 试卷切割"），下次直接说"按上次的方式处理桌面那个新 PDF"就行，省掉重新摸索的积分
4. **简单任务用轻量模型**：纯问答不需要高级模型，把高级模型留给复杂任务

---

## 五、总结

处理 A3 试卷 PDF 切割，记住三个关键点：

1. **检查 `/Rotate` 标记**：用 `get_pixmap(clip=)` 而非 `show_pdf_page`，自动处理旋转
2. **逐页识别切割线**：不要假设几何对称，用墨水量分析找空白带
3. **先小样后全量**：先处理 1-2 页验证，确认后再批量执行

完整代码已附上，改个文件路径就能用。如果你也有 A3 试卷需要打印，不妨试试。

---

*本文基于 WorkBuddy 桌面端实际任务编写，所有踩坑过程真实经历。WorkBuddy 是腾讯云 CodeBuddy 团队推出的桌面 AI 智能体，支持自然语言下达任务、自主规划执行、操作本地文件。*


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