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表格检测与分析：基于YOLO的表定位及基于UNet的表行识别

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简介：
本文探讨了利用YOLO模型进行高效精准的表格定位和使用UNet模型实现复杂环境下表格行的有效识别，结合两种深度学习方法提升表格数据自动化处理能力。 使用yolo进行表格检测（table-detect），以及使用unet进行表格线定位（table line）。测试表格检测：运行 `python table_detect.py`；测试单元格检测：运行 `python table_ceil.py`；训练表格线：运行 `python train/train.py`。

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  • 表格检测与分析：基于YOLO的表定位及基于UNet的表行识别
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    本文探讨了利用YOLO模型进行高效精准的表格定位和使用UNet模型实现复杂环境下表格行的有效识别，结合两种深度学习方法提升表格数据自动化处理能力。 使用yolo进行表格检测（table-detect），以及使用unet进行表格线定位（table line）。测试表格检测：运行 `python table_detect.py`；测试单元格检测：运行 `python table_ceil.py`；训练表格线：运行 `python train/train.py`。
     
  • 表格检测与提取：识别特定格式中的表格及其单元格
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    本项目专注于开发先进的技术来自动检测和提取文档中特定格式的表格及其中的数据单元。通过精准算法，实现对复杂布局文件内结构化信息的有效解析和利用。 表格检测与提取功能包括：识别表单页面中的所有表格，并在其周围创建边界框；然后分割并提取每个表格的单元格。 步骤如下： 1. 将图像转换为灰度，使用二值化阈值处理。 2. 使用垂直内核和`cv2.getStructuringElement()`函数获取所有垂直线。同样地，利用水平内核与相同方法获得所有的水平线。 3. 通过调用`cv2.addWeighted()`函数合并所有水平线和垂直线。 4. 执行一些形态变换操作（例如使用`cv2.erode()`）以清晰化线条并改善结果质量。 5. 查找轮廓，并从这些轮廓中提取矩形或表格单元格。 所需库版本： - Python：v3.6 - OpenCV：v3.4 - Numpy：v1.16 此外，还需要导入`os`模块。
     
  • Detectable：可检测的手写表格识别
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    Detectable是一款创新的手写表格识别工具，专为提高手写数据录入效率而设计。它能够精准地识别并提取各类复杂结构的手写表格信息，适用于学术研究、数据分析等多种场景，让数据处理更加便捷高效。 DetecTable 允许您将手写的表格转换为 LaTeX 或 CSV 格式。您可以拍摄包含表格的图片，并选择其中的表格部分，然后 DetecTable 会以相应的格式提供该表格。尽管应用程序尚未上线，但其主要功能已经设置完成。
     
  • 基于PaddleOCR训练的表格识别OCR模型，支持中英文表格数据识别
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    本项目开发了一种基于PaddleOCR优化的OCR模型，专门用于识别和提取中英文混合表格中的文字信息。该模型能够高效准确地处理复杂布局的表格内容，适用于多种文档自动化场景。 我们开发了一个基于PaddleOCR训练的表格识别OCR模型，能够准确识别包含中英文数据的表格内容。
     
  • Python-用于表格检测与数据识别的图像数据集
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    本数据集专为Python环境设计，包含大量图像样本，旨在支持表格检测和数据识别研究，促进文档分析技术的发展。 基于图像的表格检测与识别数据集建立在互联网上Word和Latex文档的新型弱监督基础上，包含417K张高质量标记表。
     
  • 基于MATLAB的人脸表情识别程序_MATLAB表情识别, MATLAB人脸表情识别
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    本项目利用MATLAB开发了一套高效的人脸表情识别系统。通过图像处理和机器学习技术，准确提取并分析面部特征，实现对多种基本表情的有效识别与分类。 人脸表情识别的MATLAB程序包含详细的运行说明与测试数据库。
     
  • 基于Python的面部表情分析识别系统.zip
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    本项目为一个利用Python开发的面部表情分析与识别系统。通过图像处理和机器学习技术，自动检测并分类用户的面部表情，如微笑、惊讶等，旨在提供一种高效的情感计算工具。 资源包含文件：设计报告word+项目源码图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解的过程，该过程可以分为两个主要步骤：图像处理和图像分析。 图像处理涉及一系列的图形操作，包括但不限于拉伸缩放、旋转翻转、颜色变换以及像素保留等。而图像分析则是通过提取并使用图像特征来反馈信息，并根据这些特征对图像进行分类。最简单的方法是基于统计的技术，但目前常用的是深度学习方法。 数据资源：本次实验的目标是对面部表情进行二元分类识别，情绪类别为高兴和沮丧，每个类别的样本图片数量均为5000张。 技术支持包括Keras、TensorFlow、VoTT、OpenCV以及PIL等工具。
     
  • 基于SVM的人脸表情识别
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    本研究运用支持向量机(SVM)算法进行人脸表情识别，通过优化特征提取和模式分类过程，提高情感计算在人机交互中的准确性与效率。 基于SVM的人脸表情识别程序使用C++编写，可以直接点击运行。该程序包含已经训练好的模型，下载后无需额外配置环境即可直接查看效果。
     
  • 基于 Keras 的表情识别实现
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    本项目利用Keras深度学习框架构建了一个表情识别系统，通过对面部表情数据集的学习，实现了对人类常见表情的准确分类和识别。 有了Python环境后可以直接解压并运行程序查看效果。如果缺少所需的库，请及时安装补充。这可以用于学习目的，帮助了解整个过程。
     
  • 基于OpenCV的人脸表情识别
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    本项目利用OpenCV库进行人脸检测与关键点定位，并结合机器学习算法对人脸表情进行分类和识别。旨在实现快速准确的表情分析功能。 使用OpenCV进行人脸表情识别，在OpenCV 1.0版本下可以成功编译。其他版本的OpenCV可能需要对代码做一些调整。训练集包含七种不同的表情，每种表情单独存储在一个文件夹中，每个图片仅有人脸区域且大小为48×48或64×64像素，并且是灰度图像。