PP-Structure版面分析、表格识别使用指南 版面分析 版面分析指的是对图片形式的文档进行区域划分,定位其中的关键区域,如文字、标题、表格、图片等。 在上图中,最上面有图片区域,中间是标题和表格区域,下面是文字区域。 命令行使用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 paddleocr--image_dir=ppstructure/d
表格识别需要三个模型:文字检测,文字识别和表格结构识别模型。文字检测和识别模型在前面的课程中已经介绍,这里重点介绍表格结构预测模型。 表格结构预测模型完成了表格结构的预测和表格单元格坐标的检测。表格结构模型由RARE算法改动而来, 主要在下面几个方面进行了改动 2.2.1 输入数据 对于文字识别模型,数据集标注的每个...
PaddleOCR的PP-Structure工具可高效实现文档图片版面分析与表格识别,支持自动区分图片、文字及表格区域并提取内容。安装简便,提供丰富可调参数,表格识别准确率高,适用于机打单据等业务场景,支持Excel输出及结构化数据解析。
PP-Structure是PaddleOCR团队自研的智能文档分析系统,旨在帮助开发者更好的完成版面分析、表格识别等文档理解相关任务。 PP-StructureV2系统流程图如下所示,文档图像首先经过图像矫正模块,判断整图方向并完成转正,随后可以完成版面信息分析与关键信息抽取2类任务。 版面分析任务中,图像首先经过版面分析模型,将图像划分为文本...
最终结果会输出图片文件夹,Excel 表和文字识别结果,确实是非常方便。 传送门: github.com/PaddlePaddle 版面分析与表格识别核心技术概述 不管是版面分析还是表格识别,现有方案可大致分为基于图像处理的传统方法和基于深度学习的方法。 (1)传统方法:版面分析比较著名的是 O’Gorman 在 1993 年 TPAMI 中发表的算法 Doc...
基于PaddleOCR和PP-Structure制作表格文字批量识别Python小脚本,同时测试纯文字、文字加表格、表格、简历、发票的识别效果。, 视频播放量 2351、弹幕量 1、点赞数 32、投硬币枚数 18、收藏人数 59、转发人数 13, 视频作者 34号大块, 作者简介 ,相关视频:2025首发·Python
PP-Structure是我们对智能文档分析系统的首次尝试,它支持版面分析和表格识别等基本功能,但缺乏对效率的考虑,性能上还有很大的提升空间。在这项工作中,我们提出了PPStructureV2,一个更加强大和全面的文档分析系统。图1显示了PP-StructureV2的框架。首先,输入文档的图像方向由图像方向校正模块进行校正。对于布局信息提取子系...
表格识别模块:设计3大优化策略,预测耗时不变情况下,模型精度提升6%。 关键信息抽取模块:设计视觉无关模型结构,语义实体识别精度提升2.8%,关系抽取精度提升超过9.1%。图1:文档分析示例GitHub 传送门:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR PP-Structurev2 模型优化策略概述 PP-Structurev2 模型结构如下所示,文档图像...
表格识别 1. 表格识别 pipeline 表格识别主要包含三个模型 单行文本检测-DB 单行文本识别-CRNN 表格结构和cell坐标预测-SLANet 具体流程图如下 流程说明: 图片由单行文字检测模型检测到单行文字的坐标,然后送入识别模型拿到识别结果。 图片由SLANet模型拿到表格的结构信息和单元格的坐标信息。
ppstructure 是PaddleOCR 库中的一个模块,它提供了智能文档分析功能,包括版面分析和表格识别等。以下是关于 ppstructure 模块的详细回答: 1. 导入 ppstructure 模块 在Python 代码中,你可以通过以下方式导入 ppstructure 模块: python from paddleocr import ppstructure 2. ppstructure 模块的功能 ppstructure 模块主...