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# PaddleStructure
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安装layoutparser
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```sh
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pip3 install https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
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```
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## 1. pipeline介绍
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PaddleStructure 是一个用于复杂板式文字OCR的工具包，流程如下
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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。
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目前layoutparser会输出五个类别:
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1. Text
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2. Title
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3. Figure
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4. List
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5. Table
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1-4类走传统的OCR流程，5走表格的OCR流程。
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## 2. LayoutParser
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[文档](layout/README.md)
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## 3. Table OCR
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[文档](table/README_ch.md)
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## 4. 预测引擎推理
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使用如下命令即可完成预测引擎的推理
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```python
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python3 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
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```
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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。
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## 5. PaddleStructure whl包介绍
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### 5.1 使用
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5.1.1 代码使用
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```python
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import os
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import cv2
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from paddlestructure import PaddleStructure,draw_result,save_res
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table_engine = PaddleStructure(show_log=True)
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save_folder = './output/table'
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img_path = '../doc/table/1.png'
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img = cv2.imread(img_path)
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result = table_engine(img)
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save_res(result, save_folder,os.path.basename(img_path).split('.')[0])
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for line in result:
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print(line)
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from PIL import Image
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font_path = 'path/to/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf'
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image = Image.open(img_path).convert('RGB')
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im_show = draw_result(image, result,font_path=font_path)
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im_show = Image.fromarray(im_show)
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im_show.save('result.jpg')
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```
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5.1.2 命令行使用
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```bash
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paddlestructure --image_dir=../doc/table/1.png
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```
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### 参数说明
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大部分参数和paddleocr whl包保持一致，见 [whl包文档](../doc/doc_ch/whl.md)
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| 字段 | 说明 | 默认值 |
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|------------------------|------------------------------------------------------|------------------|
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| output | excel和识别结果保存的地址 | ./output/table |
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| table_max_len | 表格结构模型预测时，图像的长边resize尺度 | 488 |
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| table_model_dir | 表格结构模型 inference 模型地址 | None |
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| 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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