2.9 KiB

Raw Blame History

PaddleStructure

安装layoutparser

wget  https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
pip3 install layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl

1. pipeline介绍

PaddleStructure 是一个用于复杂板式文字OCR的工具包，流程如下

在PaddleStructure中，图片会先经由layoutparser进行版面分析，在版面分析中，会对图片里的区域进行分类，根据根据类别进行对于的ocr流程。

目前layoutparser会输出五个类别:

Text
Title
Figure
List
Table

1-4类走传统的OCR流程，5走表格的OCR流程。

2. LayoutParser

文档

3. Table OCR

文档

4. 预测引擎推理

使用如下命令即可完成预测引擎的推理

python3 table/predict_system.py --det_model_dir=path/to/det_model_dir --rec_model_dir=path/to/rec_model_dir --table_model_dir=path/to/table_model_dir --image_dir=../doc/table/1.png --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt --rec_char_type=EN --det_limit_side_len=736 --det_limit_type=min --output ../output/table

运行完成后，每张图片会output字段指定的目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，excel文件名为表格在图片里的坐标。

5. PaddleStructure whl包介绍

5.1 使用

5.1.1 代码使用

import os
import cv2
from paddlestructure import PaddleStructure,draw_result,save_res

table_engine = PaddleStructure(show_log=True)

save_folder = './output/table'
img_path = '../doc/table/1.png'
img = cv2.imread(img_path)
result = table_engine(img)
save_res(result, save_folder,os.path.basename(img_path).split('.')[0])

for line in result:
    print(line)

from PIL import Image

font_path = 'path/tp/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf'
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
im_show = draw_result(image, result,font_path=font_path)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

5.1.2 命令行使用

paddlestructure --image_dir=../doc/table/1.png

参数说明

大部分参数和paddleocr whl包保持一致，见 whl包文档

字段	说明	默认值
output	excel和识别结果保存的地址	./output/table
table_max_len	表格结构模型预测时，图像的长边resize尺度	488
table_model_dir	表格结构模型 inference 模型地址	None
table_char_type	表格结构模型所用字典地址	../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.tx

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