paddleocr 表格识别

### PaddleOCR 表格识别解决方案 PaddleOCR 是百度开源的一个高性能 OCR 工具包，支持多种类型的文档分析和数据提取。其中，表格识别功能基于 PP-Structure 模型实现，可以高效地解析复杂表格结构。 以下是使用 PaddleOCR 进行表格识别的具体方法： #### 安装依赖 首先需要安装 PaddleOCR 及其依赖项。可以通过以下命令完成环境配置： ```bash pip install paddlepaddle>=2.0.0 pip install paddleocr>=2.0.0 ``` #### 准备模型文件 为了运行表格识别任务，需下载对应的预训练模型文件。具体操作如下所示[^2]: 1. 创建 `inference` 文件夹用于存储模型权重。 2. 下载文本检测、文本识别以及表格结构化模型的推理文件，并将其解压到指定目录。 代码示例如下： ```bash mkdir inference && cd inference wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/slanet/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar && tar xf ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar cd .. ``` #### 编写表格识别脚本 编写 Python 脚本来调用 PaddleOCR 的表格识别模块。完整的代码逻辑包括加载模型参数、设置字符字典路径以及输入图片路径等步骤。下面是一个典型的例子[^2]: ```python from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr_table_result # 初始化PaddleOCR对象 ocr = PaddleOCR( det_model_dir="inference/ch_PP-OCRv3_det_infer", # 文本检测模型路径 rec_model_dir="inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer", # 文本识别模型路径 table_model_dir="inference/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer", # 表格结构化模型路径 use_angle_cls=True, lang="ch", ) # 设置待识别图像路径 img_path = "docs/table/table.jpg" # 执行表格识别 result = ocr.ocr(img_path, cls=True, rec=True, table=True)[0] # 输出结果 for line in result: if isinstance(line[-1], dict): # 判断是否为表格区域 html_content = line[-1]['html'] # 获取HTML格式的表格内容 with open('output.html', 'w') as f: f.write(html_content) print("已保存HTML格式的表格至 output.html") else: print(f"文字内容: {line[1][0]}") # 绘制可视化结果 draw_img = draw_ocr_table_result(img_path, result) draw_img.save("output_draw.png") print("已保存带标注的结果图至 output_draw.png") ``` 此代码片段展示了如何通过 PaddleOCR 提取表格的内容并以 HTML 格式保存下来，同时也提供了可视化的标注效果。 --- ### 数据流与网络架构概述 PaddleOCR 将整个流程拆分成多个子阶段来处理不同任务。对于表格识别而言，主要涉及以下几个组件的工作原理[^3]： 1. **Transforms**: 对原始图像进行预处理，比如缩放、裁剪或者颜色空间转换。 2. **Backbones**: 应用卷积神经网络 (CNN) 或者 Transformer 抽取特征向量表示。 3. **Necks**: 整合来自 Backbone 层次的不同尺度特征映射。 4. **Heads**: 预测最终目标标签序列或布局信息。 这些组成部分共同协作完成了从像素级表单理解到语义级别解释的过程。 ---