- 2024.11.22
- 支持单字符匹配方案，需要RapidOCR>=1.4.0
- 2024.11.28
- wiredV2模型提升对轻度旋转表格识别准确率，参见输入参数
- 2024.12.25
- 补充文档扭曲矫正/去模糊/去阴影/二值化方案，可作为前置处理 RapidUnDistort
💖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。
快速开始 模型评测 使用建议 单字匹配 文档扭曲修正 表格旋转及透视修正 输入参数 常见问题 更新计划
⚡ 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
Surya-Tabled 使用内置ocr模块，表格模型为行列识别模型，无法识别单元格合并，导致分数较低
| 方法 | TEDS | TEDS-only-structure |
|---|---|---|
| surya-tabled(--skip-detect) | 0.33437 | 0.65865 |
| surya-tabled | 0.33940 | 0.67103 |
| deepdoctection(table-transformer) | 0.59975 | 0.69918 |
| ppstructure_table_master | 0.61606 | 0.73892 |
| ppsturcture_table_engine | 0.67924 | 0.78653 |
| StructEqTable | 0.67310 | 0.81210 |
| RapidTable(SLANet) | 0.71654 | 0.81067 |
| table_cls + wired_table_rec v1 + lineless_table_rec | 0.75288 | 0.82574 |
| table_cls + wired_table_rec v2 + lineless_table_rec | 0.77676 | 0.84580 |
| 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)
wired_table_rec_v2 对1500px内大小的图片效果最好，所以分辨率超过2000px建议等比缩放一下
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_clsimport 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()
# 默认小yolo模型(0.1s)，可切换为精度更高yolox(0.25s),更快的qanything(0.07s)模型
table_cls = TableCls() # TableCls(model_type="yolox"),TableCls(model_type="q")
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)# 将单字box转换为行识别同样的结构)
from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR
from wired_table_rec.utils_table_recover import trans_char_ocr_res
img_path = "tests/test_files/wired/table4.jpg"
ocr_engine =RapidOCR()
ocr_res, _ = ocr_engine(img_path, return_word_box=True)
ocr_res = trans_char_ocr_res(ocr_res)最新wiredV2模型自适应小角度旋转
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)需要gpu或更高精度场景，请参考项目RapidTableDet
pip install rapid-table-detimport os
import cv2
from rapid_table_det.utils import img_loader, visuallize, extract_table_img
from rapid_table_det.inference import TableDetector
table_det = TableDetector()
img_path = f"tests/test_files/chip.jpg"
result, elapse = table_det(img_path)
img = img_loader(img_path)
extract_img = img.copy()
#可能有多表格
for i, res in enumerate(result):
box = res["box"]
lt, rt, rb, lb = res["lt"], res["rt"], res["rb"], res["lb"]
# 带识别框和左上角方向位置
img = visuallize(img, box, lt, rt, rb, lb)
# 透视变换提取表格图片
wrapped_img = extract_table_img(extract_img.copy(), lt, rt, rb, lb)
# cv2.imwrite(f"{out_dir}/{file_name}-extract-{i}.jpg", wrapped_img)
# cv2.imwrite(f"{out_dir}/{file_name}-visualize.jpg", img)wired_table_rec = WiredTableRecognition()
html, elasp, polygons, logic_points, ocr_res = wired_table_rec(
img, # 图片 Union[str, np.ndarray, bytes, Path, PIL.Image.Image]
ocr_result, # 输入rapidOCR识别结果，不传默认使用内部rapidocr模型
version="v2", #默认使用v2线框模型，切换阿里读光模型可改为v1
enhance_box_line=True, # 识别框切割增强(关闭避免多余切割，开启减少漏切割)，默认为True
col_threshold=15, # 识别框左边界x坐标差值小于col_threshold的默认同列
row_threshold=10, # 识别框上边界y坐标差值小于row_threshold的默认同行
rotated_fix=True, # wiredV2支持，轻度旋转(-45°~45°)矫正，默认为True
need_ocr=True, # 是否进行OCR识别, 默认为True
rec_again=True,# 是否针对未识别到文字的表格框,进行单独截取再识别,默认为True
)
lineless_table_rec = LinelessTableRecognition()
html, elasp, polygons, logic_points, ocr_res = lineless_table_rec(
img, # 图片 Union[str, np.ndarray, bytes, Path, PIL.Image.Image]
ocr_result, # 输入rapidOCR识别结果，不传默认使用内部rapidocr模型
need_ocr=True, # 是否进行OCR识别, 默认为True
rec_again=True,# 是否针对未识别到文字的表格框,进行单独截取再识别,默认为True
)- 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,
- 或者尝试调节rapid_ocr的参数, 根据在线demo调节参数， modelscope huggingface 然后在推理时传入即可
- 问：文档扭曲变形怎么处理？
- 答：使用 RapidUnwrap
- 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
- 优化表格分类器
- 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
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