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OCR表格识别-Pip安装包-表格外提取-版面还原

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简介：
本项目专注于OCR技术在表格处理中的应用，包括通过Pip安装相关软件包、从图像中精确提取表格数据及进行版面还原等关键技术。 OCR表格识别涉及使用pip安装包来提取文档图像中的表格结构，并将其还原为HTML格式。这项工作主要基于PaddleOCR的模型进行，目前支持两种类型的表格识别：中文和英文。 具体来说，可以分析给定的表格图片并重建其对应的HTML格式。以下是可用模型及其大小： - 英文表格识别模型名称：en_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx - 模型大小：7.3M - 中文表格识别模型名称：ch_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx - 模型大小：7.4M 由于英文表格识别模型(en_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx)体积较小，已经预先打包进whl包内。如果需要进行英文表格的识别工作，可以通过pip命令直接安装使用： ``` $ pip install rapid-table.whl ```

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  • OCR表格识别-Pip安装包-表格外提取-版面还原
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    本项目专注于OCR技术在表格处理中的应用，包括通过Pip安装相关软件包、从图像中精确提取表格数据及进行版面还原等关键技术。 OCR表格识别涉及使用pip安装包来提取文档图像中的表格结构，并将其还原为HTML格式。这项工作主要基于PaddleOCR的模型进行，目前支持两种类型的表格识别：中文和英文。 具体来说，可以分析给定的表格图片并重建其对应的HTML格式。以下是可用模型及其大小： - 英文表格识别模型名称：en_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx - 模型大小：7.3M - 中文表格识别模型名称：ch_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx - 模型大小：7.4M 由于英文表格识别模型(en_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx)体积较小，已经预先打包进whl包内。如果需要进行英文表格的识别工作，可以通过pip命令直接安装使用： ``` $ pip install rapid-table.whl ```
     
  • C# PaddleInference 表格OCR识别.rar
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    本资源提供利用C#语言与PaddlePaddle框架中的PaddleInference库进行表格OCR识别的应用程序代码及示例。包含所有必要文件，帮助用户快速实现表格文字识别功能。 C# PaddleInference OCR 表格识别 使用自带模型进行学习研究的Demo已完整提供，并可直接运行。 项目环境需求： - VS2022+ - .net4.8+ - OpenCvSharp4 - Sdcb.PaddleInference - Sdcb.PaddleOCR
     
  • 表格图片OCR识别中的表格切分技术
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    本研究探讨了在光学字符识别（OCR）领域中针对表格图片的表格切分技术，旨在提高复杂布局下的文字和结构信息提取精度与效率。 用于图片中的表格OCR识别前的步骤包括表格识别和单元格切分。
     
  • 证件识别OCR结果表格.zip
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    该文件包含了一系列用于证件自动识别和提取信息的光学字符识别(OCR)技术的结果数据。主要用于测试和开发证件识别系统的精确度与效率。 人力资源录入身份证图片或扫描件资料后，可以使用批量OCR识别功能输出表格，方便办公人员一键扫描并识别身份证资料的详细使用方法可以在相关文档中查阅。
     
  • OCR图像文字与表格识别
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    简介：OCR技术能够自动识别图像中的文字和表格信息，广泛应用于文档处理、数据录入及自动化办公等领域，极大提升工作效率。 OCR（光学字符识别）技术是一种先进的计算机图像处理方法，能够将扫描文档、照片或数字化图像中的打印或手写文字转换为可编辑的文本格式。这项技术在现代社会中广泛应用，尤其是在表格图片数据提取方面，能显著提高工作效率。 重点在于准确地从图像中识别出结构化的信息如数字、日期和分类等。传统的手动输入方法既耗时又容易出错，而OCR技术则能够快速且精确地完成任务。 其工作流程大致包括以下步骤： 1. 图像预处理：这是第一步，目的在于提高图像质量以利于后续的字符识别。这可能涉及去除噪点、二值化（将图像转换为黑白）、倾斜校正和对比度增强等操作。 2. 分割与定位：此阶段是将图像分割成单个字符或单词以便逐个识别，并且对于表格，还需确定其行和列结构。 3. 字符识别：利用训练好的模型来对每个单独的字符进行分类。现代OCR系统通常采用深度学习算法（如卷积神经网络）以提高准确性。 4. 后处理：此阶段通过校验、上下文分析等方法修正可能产生的错误，包括误识和漏识。 5. 表格结构恢复：对于表格图片而言，除了识别单元格中的文字外，还需要重建整个表格的布局及关系。这一步骤对保持数据逻辑性和可读性至关重要。 6. 数据导出：最后将文本与表格信息以易于编辑的形式（如CSV或Excel）输出，便于进一步的数据分析和处理。 高精度OCR技术在大量表格图片处理中尤为关键，例如金融行业中的财务报表自动化、学术研究文献数据分析及政府文档管理等场景。选择合适的OCR软件同样重要，理想的工具应具备高效识别率、支持多种语言并能兼容不同类型的图像与表格格式，并提供易于集成的API接口。 总之，OCR技术能够自动处理图像中结构化的数据信息，极大提升了工作效率和准确性，在未来将有更广泛的应用前景。
     
  • 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。
     
  • OCR表格识别（使用百度API）.zip
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    本资源包提供了利用百度AI平台的OCR技术进行表格识别的方法和示例代码。通过此工具，用户可以高效准确地将图片中的表格数据转换为电子表格格式，简化数据处理流程。 使用C# Winform开发了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上。当图片被放置后，程序会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，然后保存到用户指定的文件夹中。
     
  • OCR表格识别（使用百度API）.zip
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    本资源为一个利用百度AI平台提供的OCR技术进行表格识别的项目文件。通过调用百度API，能够实现对图片中表格内容的精准提取和数字化处理。适合需要自动化数据录入与管理的应用场景。 使用C# Winform编写了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上，系统会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，保存到用户选择的文件夹中。
     
  • 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。
     
  • HTML表格提取器
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    HTML表格提取器是一款高效实用的工具，能够帮助用户轻松地从网页中抽取和导出表格数据到CSV、Excel等格式，极大地提高了数据分析与处理的工作效率。 这个工具不错，可以将网页上的大量表格简单地转换为Excel格式。