用途：Layout Analyzer 技能借助 surya 文档理解系统分析文档版面，检测文本块、表格、图形、标题等元素，并判断复杂文档的阅读顺序。用户可提供文档图片或 PDF，并指定需要检测的版面元素，技能会返回识别出的区域。
主要能力：支持布局分析（LayoutPredictor）、文本检测（DetectionPredictor）、阅读顺序判断（ReadingOrderPredictor）以及结合布局的 OCR（OCRPredictor）。可识别的元素类型包括 Text、Title、Section-header、List-item、Table、Figure、Caption、Footnote、Formula、Page-header、Page-footer。结果含标签、边界框和置信度，可结合 pdf2image 逐页处理 PDF，也可对表格等区域裁剪提取。
使用方式：安装命令为 pip install surya-ocr，处理 PDF 需 pip install pdf2image。典型用法是加载图片后调用 LayoutPredictor，再按需接入 ReadingOrderPredictor 或 OCRPredictor；示例提示包括“分析此文档页面的版面”“检测图像中所有表格和文本块”“确定此 PDF 页面的阅读顺序”等。
适用场景：学术论文结构分析、表单字段检测、多栏文章解析、文档结构提取与可视化等。
限制：手写版面可能不准确；极小文本区域可能漏检；复杂嵌套版面处理困难；批量处理建议使用 GPU；多语言支持程度不一。建议使用 150+ DPI 高质量图像，必要时预先校正倾斜，并检查置信度。