[English](README.md) | 简体中文 # 版面恢复使用说明 - [1. 简介](#1) - [2. 安装](#2) - [2.1 安装依赖](#2.1) - [2.2 安装PaddleOCR](#2.2) - [3. 使用](#3) - [3.1 下载模型](#3.1) - [3.2 版面恢复](#3.2) - [4. 更多](#4) ## 1. 简介 版面恢复就是在OCR识别后,内容仍然像原文档图片那样排列着,段落不变、顺序不变的输出到word文档中等。 版面恢复结合了[版面分析](../layout/README_ch.md)、[表格识别](../table/README_ch.md)技术,从而更好地恢复图片、表格、标题等内容,支持中、英文pdf文档、文档图片格式的输入文件,下图分别展示了英文文档和中文文档版面恢复的效果:
## 2. 安装 ### 2.1 安装依赖 - **(1) 安装PaddlePaddle** ```bash python3 -m pip install --upgrade pip # 您的机器安装的是CUDA9或CUDA10,请运行以下命令安装 python3 -m pip install "paddlepaddle-gpu" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # 您的机器是CPU,请运行以下命令安装 python3 -m pip install "paddlepaddle" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple ``` 更多需求,请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。 ### 2.2 安装PaddleOCR - **(1)下载版面恢复源码** ```bash 【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR # 如果因为网络问题无法pull成功,也可选择使用码云上的托管: git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR # 注:码云托管代码可能无法实时同步本github项目更新,存在3~5天延时,请优先使用推荐方式。 ``` - **(2)安装recovery的`requirements`** 版面恢复导出为docx、pdf文件,所以需要安装python-docx、docx2pdf API,同时处理pdf格式的输入文件,需要安装fitz、PyMuPDF API。 ```bash python3 -m pip install -r ppstructure/recovery/requirements.txt ``` ## 3. 使用 我们通过版面分析对图片/pdf形式的文档进行区域划分,定位其中的关键区域,如文字、表格、图片等,记录每个区域的位置、类别、区域像素值信息。对不同的区域分别处理,其中: - 文字区域直接进行OCR检测和识别,在之前信息基础上增加OCR检测框坐标和文本内容信息 - 表格区域进行表格识别,记录表格html和文字信息 - 图片直接保存 我们通过版面信息、OCR检测和识别结构、表格信息、保存的图片,对测试图片进行恢复即可。 ### 3.1 下载模型 如果输入为英文文档类型,下载OCR检测和识别、版面分析、表格识别的英文模型 ```bash cd PaddleOCR/ppstructure # 下载模型 mkdir inference && cd inference # 下载英文超轻量PP-OCRv3检测模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar xf en_PP-OCRv3_det_infer.tar # 下载英文超轻量PP-OCRv3识别模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar xf en_PP-OCRv3_rec_infer.tar # 下载英文表格识别模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/slanet/en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar tar xf en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar # 下载英文版面分析模型 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/layout/picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer.tar tar xf picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer.tar cd .. ``` 如果输入为中文文档类型,在下述链接中下载中文模型即可: [PP-OCRv3中英文超轻量文本检测和识别模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/README_ch.md#pp-ocr%E7%B3%BB%E5%88%97%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%88%97%E8%A1%A8%E6%9B%B4%E6%96%B0%E4%B8%AD)、[表格识别模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppstructure/docs/models_list.md#22-表格识别模型)、[版面分析模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppstructure/docs/models_list.md#1-版面分析模型) ### 3.2 版面恢复 使用下载的模型恢复给定文档的版面,以英文模型为例,执行如下命令: ```bash python3 predict_system.py \ --image_dir=./docs/table/1.png \ --det_model_dir=inference/en_PP-OCRv3_det_infer \ --rec_model_dir=inference/en_PP-OCRv3_rec_infer \ --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/en_dict.txt \ --table_model_dir=inference/en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer \ --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \ --layout_model_dir=inference/picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer \ --layout_dict_path=../ppocr/utils/dict/layout_dict/layout_publaynet_dict.txt \ --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf \ --recovery=True \ --save_pdf=False \ --output=../output/ ``` 运行完成后,恢复版面的docx文档会保存到`output`字段指定的目录下 字段含义: - image_dir:测试文件,可以是图片、图片目录、pdf文件、pdf文件目录 - det_model_dir:OCR检测模型路径 - rec_model_dir:OCR识别模型路径 - rec_char_dict_path:OCR识别字典,如果更换为中文模型,需要更改为"../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt",如果您在自己的数据集上训练的模型,则更改为训练的字典的文件 - table_model_dir:表格识别模型路径 - table_char_dict_path:表格识别字典,如果更换为中文模型,不需要更换字典 - layout_model_dir:版面分析模型路径 - layout_dict_path:版面分析字典,如果更换为中文模型,需要更改为"../ppocr/utils/dict/layout_dict/layout_cdla_dict.txt" - recovery:是否进行版面恢复,默认False - save_pdf:进行版面恢复导出docx文档的同时,是否保存为pdf文件,默认为False - output:版面恢复结果保存路径 ## 4. 更多 关于OCR检测模型的训练评估与推理,请参考:[文本检测教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/detection.md) 关于OCR识别模型的训练评估与推理,请参考:[文本识别教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/recognition.md) 关于版面分析模型的训练评估与推理,请参考:[版面分析教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppstructure/layout/README_ch.md) 关于表格识别模型的训练评估与推理,请参考:[表格识别教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/ppstructure/table/README_ch.md)