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# 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)


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## 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pdf文档、文档图片格式的输入文件，下图展示了版面恢复的结果：

<div align="center">
<img src="../docs/recovery/recovery.jpg"  width = "700" />
</div>

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## 2. 安装

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### 2.1 安装依赖

- **（1) 安装PaddlePaddle**

```bash
python3 -m pip install --upgrade pip

# GPU安装
python3 -m pip install "paddlepaddle-gpu" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# CPU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。

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### 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`**

```bash
python3 -m pip install -r ppstructure/recovery/requirements.txt
```

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## 3. 使用

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### 3.1 下载模型

如果输入为英文文档类型，下载英文模型

```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)

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### 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
