GitHub Star 13.9k，頂級(jí)項(xiàng)目全新開(kāi)源表格識(shí)別算法
導(dǎo) 讀
相信大家在工作生活中經(jīng)常會(huì)遇到表格識(shí)別的問(wèn)題，比如導(dǎo)師說(shuō)，把下面 PDF 文件里面的表格取出來(lái)整理成 Excel 表。
這種情況下你會(huì)怎么做呢，新建一個(gè) Excel 一個(gè)一個(gè)數(shù)據(jù)敲么，辛辛苦苦半天趕出來(lái)，領(lǐng)導(dǎo)還會(huì)來(lái)一句，怎么這么慢，簡(jiǎn)直郁悶死……
效果展示
版面分析 + 表格識(shí)別
如圖所示，針對(duì)一張完整的 PDF 圖片，這個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目可以對(duì)文檔圖片中的文本、表格、圖片、標(biāo)題與列表區(qū)域進(jìn)行分類。同時(shí)還可以利用表格識(shí)別技術(shù)完整地提取表格結(jié)構(gòu)信息，使得表格圖片變?yōu)榭删庉嫷?Excel 文件。
不僅僅是 PDF 文件轉(zhuǎn) excel，如果編程能力再?gòu)?qiáng)一些，結(jié)合版面分析技術(shù)，PDF 轉(zhuǎn) Word 都不在話下。
而且使用也是非常方便，在完成 Python whl 包安裝之后，簡(jiǎn)單幾行代碼即可完成快速試用。
最終結(jié)果會(huì)輸出圖片文件夾，Excel 表和文字識(shí)別結(jié)果，確實(shí)是非常方便。
傳送門(mén)：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/ppstructure/README_ch.md
版面分析與表格識(shí)別核心技術(shù)概述
（1）傳統(tǒng)方法：版面分析比較著名的是 O’Gorman 在 1993 年 TPAMI 中發(fā)表的算法 Docstrum。通過(guò)自下而上的方法依次將圖像中的黑白連通域劃分為文字、文本行與文本塊，從而得到版面布局。表格識(shí)別的傳統(tǒng)方法通過(guò)腐蝕、膨脹等操作獲得表格線、劃分行列區(qū)域，然后將單元格與文本內(nèi)容相結(jié)合重構(gòu)為表格對(duì)象。但是傳統(tǒng)算法主要問(wèn)題在于，對(duì)于版面布局分析和表格結(jié)構(gòu)的提取，圖像處理的方法依賴各種閾值和參數(shù)的選擇，對(duì)于不同場(chǎng)景下的文檔圖片難以保證泛化性。
（2）深度學(xué)習(xí)方法：除了直接使用檢測(cè)模型來(lái)對(duì)版面內(nèi)容進(jìn)行分類以外，還融合了檢測(cè)、分割、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等眾多前沿技術(shù)能力。依賴算法工程師對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精心設(shè)計(jì)，可以不再依賴閾值與參數(shù)，具有更好的泛化性。
PP-Structure 核心技術(shù)解讀
版面分析技術(shù)
Layout-Parser 是開(kāi)源的基于深度學(xué)習(xí)的文檔圖像分析工具箱，可用于布局檢測(cè)，字符識(shí)別和許多其他文檔處理任務(wù)，包含大量豐富模型，支持自定義 DL 模型，支持多個(gè)文檔布局檢測(cè)數(shù)據(jù)集。
GitHub 地址：
https://github.com/Layout-Parser/layout-parser
表格識(shí)別技術(shù)
（4）Cell 坐標(biāo)聚合模塊，主要用來(lái)解決如何將跨行單元格的文本重新拼接在一個(gè)單元格內(nèi)的問(wèn)題。它通過(guò)計(jì)算由文本檢測(cè)算法獲得的文本框坐標(biāo)（紅色框）與表格結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模塊得到的 Cell 坐標(biāo)（藍(lán)色框）之間的 IOU 和頂點(diǎn)距離來(lái)進(jìn)行單行到多行的聚合。使用 IOU 判斷哪些紅色框同屬于一個(gè)藍(lán)色框，使用頂點(diǎn)距離和 IOU 判斷紅色框的排列順序。
（5）Cell 文本聚合模塊，根據(jù)已有的紅色文本框順序，按照從上到下從左到右順序利用（4）Cell 坐標(biāo)聚合模塊的結(jié)果將（2）文本識(shí)別結(jié)果和進(jìn)行拼接，這樣對(duì)于多行文本的單元格內(nèi)容即可拼接成一個(gè)字符串。
（6）Excel 導(dǎo)出模塊，將（3）表格結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)結(jié)果 html 結(jié)果與（5）Cell 文本聚合模塊文本結(jié)果結(jié)合，最終導(dǎo)出為 Excel 輸出。
以上所有內(nèi)容均在 PaddleOCR 項(xiàng)目開(kāi)源，目前 star 數(shù)量超過(guò) 13.5k
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PaddleOCR 歷史表現(xiàn)回顧
2020 年 6 月，8.6M 超輕量模型發(fā)布，GitHub Trending 全球趨勢(shì)榜日榜第一。
2020 年 8 月，開(kāi)源 CVPR2020 頂會(huì)算法，再上 GitHub 趨勢(shì)榜單！
2020 年 10 月，發(fā)布 PP-OCR 算法，開(kāi)源 3.5M 超超輕量模型，再下 Paperswithcode 趨勢(shì)榜第一
2021 年 1 月，發(fā)布 Style-Text 文本合成算法，PPOCRLabel 數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，star 數(shù)量突破 10000+，截至目前已經(jīng)達(dá)到 11.5k，在《Github 2020 數(shù)字洞察報(bào)告》中被評(píng)為中國(guó) GithubTop20 活躍項(xiàng)目。
2021 年 4 月，開(kāi)源 AAAI 頂會(huì)論文 PGNet 端到端識(shí)別算法，Star 突破 13k
2021 年 8 月，開(kāi)源版面分析與表格識(shí)別算法
文本檢測(cè)識(shí)別效果：
這個(gè)最強(qiáng) OCR 項(xiàng)目，你值得擁有：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
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?PaddleOCR 項(xiàng)目地址?
Gitee:
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR
