Skip to content

Latest commit

 

History

History
199 lines (157 loc) · 10.6 KB

quickstart.md

File metadata and controls

199 lines (157 loc) · 10.6 KB
Raw

PP-Structure 快速开始

1. 安装依赖包

# 安装 paddleocr，推荐使用2.5+版本
pip3 install "paddleocr>=2.5"
# 安装 版面分析依赖包layoutparser（如不需要版面分析功能，可跳过）
pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
# 安装 DocVQA依赖包paddlenlp（如不需要DocVQA功能，可跳过）
pip install paddlenlp

2. 便捷使用

2.1 命令行使用

2.1.1 版面分析+表格识别

paddleocr --image_dir=PaddleOCR/ppstructure/docs/table/1.png --type=structure

2.1.2 版面分析

paddleocr --image_dir=PaddleOCR/ppstructure/docs/table/1.png --type=structure --table=false --ocr=false

2.1.3 表格识别

paddleocr --image_dir=PaddleOCR/ppstructure/docs/table/table.jpg --type=structure --layout=false

2.1.4 DocVQA

请参考：文档视觉问答。

2.2 代码使用

2.2.1 版面分析+表格识别

import os
import cv2
from paddleocr import PPStructure,draw_structure_result,save_structure_res

table_engine = PPStructure(show_log=True)

save_folder = './output'
img_path = 'PaddleOCR/ppstructure/docs/table/1.png'
img = cv2.imread(img_path)
result = table_engine(img)
save_structure_res(result, save_folder,os.path.basename(img_path).split('.')[0])

for line in result:
    line.pop('img')
    print(line)

from PIL import Image

font_path = 'PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf' # PaddleOCR下提供字体包
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
im_show = draw_structure_result(image, result,font_path=font_path)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

2.2.2 版面分析

import os
import cv2
from paddleocr import PPStructure,save_structure_res

table_engine = PPStructure(table=False, ocr=False, show_log=True)

save_folder = './output'
img_path = 'PaddleOCR/ppstructure/docs/table/1.png'
img = cv2.imread(img_path)
result = table_engine(img)
save_structure_res(result, save_folder, os.path.basename(img_path).split('.')[0])

for line in result:
    line.pop('img')
    print(line)

2.2.3 表格识别

import os
import cv2
from paddleocr import PPStructure,save_structure_res

table_engine = PPStructure(layout=False, show_log=True)

save_folder = './output'
img_path = 'PaddleOCR/ppstructure/docs/table/table.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
result = table_engine(img)
save_structure_res(result, save_folder, os.path.basename(img_path).split('.')[0])

for line in result:
    line.pop('img')
    print(line)

2.2.4 DocVQA

请参考：文档视觉问答。

2.3 返回结果说明

PP-Structure的返回结果为一个dict组成的list，示例如下

2.3.1 版面分析+表格识别

[
  {   'type': 'Text',
      'bbox': [34, 432, 345, 462],
      'res': ([[36.0, 437.0, 341.0, 437.0, 341.0, 446.0, 36.0, 447.0], [41.0, 454.0, 125.0, 453.0, 125.0, 459.0, 41.0, 460.0]],
                [('Tigure-6. The performance of CNN and IPT models using difforen', 0.90060663), ('Tent  ', 0.465441)])
  }
]

dict 里各个字段说明如下

字段 说明
type 图片区域的类型
bbox 图片区域的在原图的坐标，分别[左上角x，左上角y，右下角x，右下角y]
res 图片区域的OCR或表格识别结果。
表格: 一个dict，字段说明如下
        html: 表格的HTML字符串
        在代码使用模式下，前向传入return_ocr_result_in_table=True可以拿到表格中每个文本的检测识别结果，对应为如下字段:
        boxes: 文本检测坐标
        rec_res: 文本识别结果。
OCR: 一个包含各个单行文字的检测坐标和识别结果的元组

运行完成后，每张图片会在output字段指定的目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，图片区域会被裁剪之后保存下来，excel文件和图片名为表格在图片里的坐标。

/output/table/1/
  └─ res.txt
  └─ [454, 360, 824, 658].xlsx  表格识别结果
  └─ [16, 2, 828, 305].jpg            被裁剪出的图片区域
  └─ [17, 361, 404, 711].xlsx        表格识别结果

2.3.2 DocVQA

请参考：文档视觉问答。

2.4 参数说明

字段 说明 默认值
output excel和识别结果保存的地址 ./output/table
table_max_len 表格结构模型预测时，图像的长边resize尺度 488
table_model_dir 表格结构模型 inference 模型地址 None
table_char_dict_path 表格结构模型所用字典地址 ../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt
layout_path_model 版面分析模型模型地址，可以为在线地址或者本地地址，当为本地地址时，需要指定 layout_label_map, 命令行模式下可通过--layout_label_map='{0: "Text", 1: "Title", 2: "List", 3:"Table", 4:"Figure"}' 指定 lp:https://PubLayNet/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_publaynet/config
layout_label_map 版面分析模型模型label映射字典 None
model_name_or_path VQA SER模型地址 None
max_seq_length VQA SER模型最大支持token长度 512
label_map_path VQA SER 标签文件地址 ./vqa/labels/labels_ser.txt
layout 前向中是否执行版面分析 True
table 前向中是否执行表格识别 True
ocr 对于版面分析中的非表格区域，是否执行ocr。当layout为False时会被自动设置为False True
structure_version 表格结构化模型版本，可选 PP-STRUCTURE。PP-STRUCTURE支持表格结构化模型 PP-STRUCTURE

大部分参数和PaddleOCR whl包保持一致，见 whl包文档