- 2024.9.30
- 优化表格类型判断,增加在线演示
- 2024.10.13
- 补充最新paddlex-SLANet-plus 测评结果(已集成模型到rappid_table仓库)
💖该仓库是用来对文档中表格做结构化识别的推理库,包括来自paddle的表格识别模型, 阿里读光有线和无线表格识别模型,llaipython(微信)贡献的有线表格模型,网易Qanything内置表格分类模型等。
⚡ 快 采用ONNXRuntime作为推理引擎,cpu下单图推理1-7s
🎯 准: 结合表格类型分类模型,区分有线表格,无线表格,任务更细分,精度更高
🛡️ 稳: 不依赖任何第三方训练框架,只依赖必要基础库,避免包冲突
TableRecognitionMetric 评测工具 huggingface数据集 modelscope 数据集 Rapid OCR
测试环境: ubuntu 20.04 python 3.10.10 opencv-python 4.10.0.84
注:StructEqTable 输出为 latex,只取成功转换为html并去除样式标签后进行测评
方法 | TEDS | TEDS-only-structure |
---|---|---|
deepdoctection(rag-flow) | 0.59975 | 0.69918 |
ppstructure_table_master | 0.61606 | 0.73892 |
ppsturcture_table_engine | 0.67924 | 0.78653 |
table_cls + wired_table_rec v1 + lineless_table_rec | 0.68507 | 0.75140 |
StructEqTable | 0.67310 | 0.81210 |
RapidTable(SLANet) | 0.71654 | 0.81067 |
table_cls + wired_table_rec v2 + lineless_table_rec | 0.73702 | 0.80210 |
RapidTable(SLANet-plus) | 0.84481 | 0.91369 |
wired_table_rec_v2(有线表格精度最高): 通用场景有线表格(论文,杂志,期刊, 收据,单据,账单)
paddlex-SLANet-plus(综合精度最高): 文档场景表格(论文,杂志,期刊中的表格)
pip install wired_table_rec lineless_table_rec table_cls
import os
from lineless_table_rec import LinelessTableRecognition
from lineless_table_rec.utils_table_recover import format_html, plot_rec_box_with_logic_info, plot_rec_box
from table_cls import TableCls
from wired_table_rec import WiredTableRecognition
lineless_engine = LinelessTableRecognition()
wired_engine = WiredTableRecognition()
table_cls = TableCls()
img_path = f'images/img14.jpg'
cls,elasp = table_cls(img_path)
if cls == 'wired':
table_engine = wired_engine
else:
table_engine = lineless_engine
html, elasp, polygons, logic_points, ocr_res = table_engine(img_path)
print(f"elasp: {elasp}")
# 使用其他ocr模型
#ocr_engine =RapidOCR(det_model_dir="xxx/det_server_infer.onnx",rec_model_dir="xxx/rec_server_infer.onnx")
#ocr_res, _ = ocr_engine(img_path)
#html, elasp, polygons, logic_points, ocr_res = table_engine(img_path, ocr_result=ocr_res)
# output_dir = f'outputs'
# complete_html = format_html(html)
# os.makedirs(os.path.dirname(f"{output_dir}/table.html"), exist_ok=True)
# with open(f"{output_dir}/table.html", "w", encoding="utf-8") as file:
# file.write(complete_html)
# # 可视化表格识别框 + 逻辑行列信息
# plot_rec_box_with_logic_info(
# img_path, f"{output_dir}/table_rec_box.jpg", logic_points, polygons
# )
# # 可视化 ocr 识别框
# plot_rec_box(img_path, f"{output_dir}/ocr_box.jpg", ocr_res)
import cv2
img_path = f'tests/test_files/wired/squeeze_error.jpeg'
from wired_table_rec.utils import ImageOrientationCorrector
img_orientation_corrector = ImageOrientationCorrector()
img = cv2.imread(img_path)
img = img_orientation_corrector(img)
cv2.imwrite(f'img_rotated.jpg', img)
-
问:偏移的图片能够处理吗?
- 答:该项目暂时不支持偏移图片识别,请先修正图片,也欢迎提pr来解决这个问题。
-
问:识别框丢失了内部文字信息
- 答:默认使用的rapidocr小模型,如果需要更高精度的效果,可以从 模型列表 下载更高精度的ocr模型,在执行时传入ocr_result即可
-
问:模型支持 gpu 加速吗?
- 答:目前表格模型的推理非常快,有线表格在100ms级别,无线表格在500ms级别, 主要耗时在ocr阶段,可以参考 rapidocr_paddle 加速ocr识别过程
- 图片小角度偏移修正方法补充
- 增加数据集数量,增加更多评测对比
- 补充复杂场景表格检测和提取,解决旋转和透视导致的低识别率
- 优化无线表格模型
flowchart TD
A[/表格图片/] --> B([表格分类 table_cls])
B --> C([有线表格识别 wired_table_rec]) & D([无线表格识别 lineless_table_rec]) --> E([文字识别 rapidocr_onnxruntime])
E --> F[/html结构化输出/]
非常感谢 llaipython(微信,提供全套有偿高精度表格提取) 提供高精度有线表格模型。
非常感谢 MajexH完成deepdoctection(rag-flow)的表格识别测试
欢迎提交请求。对于重大更改,请先打开issue讨论您想要改变的内容。
请确保适当更新测试。
如果您想要赞助该项目,可直接点击当前页最上面的Sponsor按钮,请写好备注(您的Github账号名称),方便添加到赞助列表中。
该项目采用Apache 2.0 开源许可证。