PaddleOCR Structure表格识别

1. 安装依赖包

# 安装 paddleocr，推荐使用2.5+版本
pip3 install "paddleocr>=2.5"
# 安装 版面分析依赖包layoutparser（如不需要版面分析功能，可跳过）
pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
# 安装 DocVQA依赖包paddlenlp（如不需要DocVQA功能，可跳过）
pip install paddlenlp

2. 便捷使用

2.1 命令行使用

2.1.1 版面分析+表格识别

paddleocr --image_dir=PaddleOCR/ppstructure/docs/table/1.png --type=structure

2.1.2 版面分析

paddleocr --image_dir=PaddleOCR/ppstructure/docs/table/1.png --type=structure --table=false --ocr=false

2.1.3 表格识别

paddleocr --image_dir=PaddleOCR/ppstructure/docs/table/table.jpg --type=structure --layout=false

2.2 参数说明

字段	说明	默认值
output	excel和识别结果保存的地址	./output/table
table_max_len	表格结构模型预测时，图像的长边resize尺度	488
table_model_dir	表格结构模型 inference 模型地址	None
table_char_dict_path	表格结构模型所用字典地址	../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt
layout_path_model	版面分析模型模型地址，可以为在线地址或者本地地址，当为本地地址时，需要指定 layout_label_map, 命令行模式下可通过--layout_label_map='{0: "Text", 1: "Title", 2: "List", 3:"Table", 4:"Figure"}' 指定	lp://PubLayNet/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_publaynet/config
layout_label_map	版面分析模型模型label映射字典	None
model_name_or_path	VQA SER模型地址	None
max_seq_length	VQA SER模型最大支持token长度	512
label_map_path	VQA SER 标签文件地址	./vqa/labels/labels_ser.txt
layout	前向中是否执行版面分析	True
table	前向中是否执行表格识别	True
ocr	对于版面分析中的非表格区域，是否执行ocr。当layout为False时会被自动设置为False	True
structure_version	表格结构化模型版本，可选 PP-STRUCTURE。PP-STRUCTURE支持表格结构化模型	PP-STRUCTURE

3. 模型下载

3.1 版面分析模型

模型名称	模型简介	下载地址	label_map
ppyolov2_r50vd_dcn_365e_publaynet	PubLayNet 数据集训练的版面分析模型，可以划分文字、标题、表格、图片以及列表5类区域	推理模型 / 训练模型
ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_word	TableBank Word 数据集训练的版面分析模型，只能检测表格	推理模型
ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_latex	TableBank Latex 数据集训练的版面分析模型，只能检测表格	推理模型

3.2 OCR模型

模型名称	模型简介	推理模型大小	下载地址
en_ppocr_mobile_v2.0_table_det	PubLayNet数据集训练的英文表格场景的文字检测	4.7M	推理模型 / 训练模型
en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec	PubLayNet数据集训练的英文表格场景的文字识别	6.9M	推理模型 / 训练模型

如需要使用其他OCR模型，可以在 PP-OCR model_list 下载模型或者使用自己训练好的模型配置到 det_model_dir, rec_model_dir两个字段即可。

3.3 表格识别模型

模型名称	模型简介	推理模型大小	下载地址
en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure	PubLayNet数据集训练的英文表格场景的表格结构预测	18.6M	推理模型 / 训练模型

3.4 VQA模型

模型名称	模型简介	推理模型大小	下载地址
ser_LayoutXLM_xfun_zh	基于LayoutXLM在xfun中文数据集上训练的SER模型	1.4G	推理模型 coming soon / 训练模型
re_LayoutXLM_xfun_zh	基于LayoutXLM在xfun中文数据集上训练的RE模型	1.4G	推理模型 coming soon / 训练模型
ser_LayoutLMv2_xfun_zh	基于LayoutLMv2在xfun中文数据集上训练的SER模型	778M	推理模型 coming soon / 训练模型
re_LayoutLMv2_xfun_zh	基于LayoutLMv2在xfun中文数据集上训练的RE模型	765M	推理模型 coming soon / 训练模型
ser_LayoutLM_xfun_zh	基于LayoutLM在xfun中文数据集上训练的SER模型	430M	推理模型 coming soon / 训练模型

3.5 KIE模型

模型名称	模型简介	模型大小	下载地址
SDMGR	关键信息提取模型	78M	推理模型 coming soon / 训练模型