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使用Python从图像中提取表格

大约一年前,我被分配任务从文件中提取和结构化数据,主要是包含在表格中的数据。我之前对计算机视觉没有了解,并且很难找到一个合适的“即插即用”的解决方案。当时可选的方案要么是基于最新神经网络(NN)的解决方案,这些解决方案庞大而繁琐,要么是基于OpenCV的较简单的解决方案,但不够一致。受现有OpenCV脚本的启发,我开发了一种简单而一致的方法来提取表格,并将其制作成一个开源的Python库:img2table需要被重写的内容是:链接:https://github.com/xavctn/img2table我的

大约一年前,我被分配任务从文件中提取和结构化数据,主要是包含在表格中的数据。我之前对计算机视觉没有了解,并且很难找到一个合适的“即插即用”的解决方案。当时可选的方案要么是基于最新神经网络(NN)的解决方案,这些解决方案庞大而繁琐,要么是基于OpenCV的较简单的解决方案,但不够一致。

受现有OpenCV脚本的启发,我开发了一种简单而一致的方法来提取表格,并将其制作成一个开源的Python库:img2table

需要被重写的内容是:链接:https://github.com/xavctn/img2table

使用Python从图像中提取表格

我的库有什么作用?

与深度学习解决方案相比,这个轻量级的包不需要训练和最小化参数化。它提供了以下功能:

  • 识别图像和PDF文件中的表格,包括在表格单元级别的边界框。
  • 通过支持OCR服务/工具(Tesseract、PaddleOCR、AWS Textract、Google Vision和Azure OCR目前支持)来提取表格内容。
  • 处理复杂的表格结构,如合并单元格。
  • 实现纠正图像的倾斜和旋转的方法。
  • 提取的表格以一个简单的对象形式返回,包括一个Pandas DataFrame表示。
  • 将提取的表格导出为Excel文件的选项,保留其原始结构。

如何使用它?

可以使用pip来安装这个库,安装完成后就可以使用了

pip install img2table

在文档中识别表格只需调用一个函数:

从img2table.document导入Image类# 图像实例化
img = Image(src="myimage.jpg")# 表格识别
img_tables = img.extract_tables()# 表格识别结果
img_tables[ExtractedTable(title=None, bbox=(10, 8, 745, 314),shape=(6, 3)), ExtractedTable(title=None, bbox=(936, 9, 1129, 111),shape=(2, 2))]

使用Python从图像中提取表格

需要被改写的内容是:上述示例中使用的图像

如果我们想要提取表格的内容,就需要使用OCR工具。可以按照以下步骤来实现:

from img2table.document import PDFfrom img2table.ocr import TesseractOCR# Instantiation of the pdfpdf = PDF(src="mypdf.pdf")# Instantiation of the OCR, Tesseract, which requires prior installationocr = TesseractOCR(lang="eng")# Table identification and extractionpdf_tables = pdf.extract_tables(ocr=ocr)# We can also create an excel file with the tablespdf.to_xlsx('tables.xlsx',ocr=ocr)

使用Python从图像中提取表格

示例表格是从PDF文件中提取出来的样本

最后,在简单的情况下,可以通过设置`borderless_tables`参数来执行“无边框”表格的提取。这允许检测那些单元格不需要完全被边框包围的表格。

使用Python从图像中提取表格

无需更改原始意思,需要重写的内容是:“无边框”表格提取示例

这是全部内容!事实上,仓库并不复杂,因为我们的目标是尽可能简化,避免引入其他可能带来复杂性的解决方案

请访问项目的GitHub页面以获取更详细的文档和示例:https://github.com/xavctn/img2table

底层实现

所有图像处理都使用OpenCV和opencv-python库完成。然而,这仍然相当基础。

算法的核心是Hough变换,它能够识别图像中的直线,使我们能够检测图像中的水平和垂直线条

需要重写的内容是:cv2.HoughLinesP(img, rho, theta, threshold, None, minLinLength, maxLineGap)

在这之后,我们需要对线条进行一些处理,以便从中识别出单元格,并从单元格中进一步识别出表格

使用Python从图像中提取表格

简化算法表示的实现方式

大多数计算使用Polars进行,以实现良好的性能和速度。

本文内容来源于互联网,如有侵权请联系删除。
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