表格识别有偏误

[EricJD4869]

from paddleocr import PaddleOCR, draw_structure_result, save_structure_res, PPStructure
import os
import cv2
import pandas as pd

table_engine = PPStructure(show_log = True , use_gpu = False ,
rec_model_dir=r'D:/PPStr/rec/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre',
cls_model_dir=r'D:/PPStr/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train',
det_model_dir=r'D:/PPStr/det/ch_ppocr_server_v2.0_det_train' )

image_path = r"C:\Users\Desktop\wxy_zgwxx_1937_1938.jpg"
img = cv2.imread(image_path)
result = table_engine(img)
print(result)
save_structure_res(result,'C:/Users/Desktop/a','a')

非专业人士，刚刚接触这个项目，但是很纳闷为什么这么标准的表格无法准确识别，我应该做什么？

[GreatV]

表格识别出现偏误的情况可能由多种因素导致，包括模型选择、参数配置、输入图像质量等。以下是一些针对你描述的问题的排查方向和改进措施：

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1. 检查模型路径和版本

你使用的 rec_model_dir, cls_model_dir, 和 det_model_dir 指向的是本地模型路径，确保以下几点：

• 所有模型路径正确，并且模型文件完整。
• 使用与 PPStructure 兼容的模型版本。例如，你的 det_model_dir 使用的是 ch_ppocr_server_v2.0_det_train，确保它与其他模型版本一致。
• 如果模型版本较旧，建议更新到最新的 PaddleOCR 模型版本（如 v3.0 或更高）。

---

2. 调整布局分析模型

表格识别依赖布局分析模型（layout analysis model）对图像中的区域进行分类。如果表格识别不完整或误检，尝试以下调整：

• 更换布局模型：

  table_engine = PPStructure(
      layout_model_dir="path_to_new_layout_model",
      layout=True,  # 启用版面分析
      show_log=True,
      use_gpu=False
  )

  官方推荐的布局模型路径可以参考 PaddleOCR 文档.

• 尝试 picodet 布局模型：
  你可以尝试使用 picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer，这是一个更强大的版面分析模型。

  table_engine = PPStructure(
      layout_model_dir="picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer",
      layout=True,
      show_log=True
  )

  但需要注意，这可能导致图像中的其他区域被误检测为表格。如果误检过多，可以通过后处理逻辑过滤非表格区域。

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3. 提高输入图像质量

OCR 的效果对输入图像质量非常敏感，确保：

• 图像分辨率足够高，表格的文字和线条清晰可辨。
• 如果表格倾斜或有噪声，尝试预处理图像（如二值化、去噪、校正倾斜）。
• 代码示例：

  # 图像预处理示例
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  _, img_bin = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
  processed_img = cv2.dilate(img_bin, None, iterations=1)

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4. 调试和可视化结果

在检测结果中输出中间结果，检查表格检测的边界框是否正确：

from paddleocr import draw_structure_result

# 可视化检测结果
draw_img = draw_structure_result(img, result, font_path='path_to_font.ttf')
cv2.imwrite('output.jpg', draw_img)

如果发现检测框错乱或不完整，可以通过调整模型或后处理逻辑改进。

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5. 调整后处理参数

表格识别过程中，后处理参数可能影响结果。你可以尝试调整 PPStructure 的配置参数，例如：

• cell_threshold 和 edge_threshold，用于控制单元格和边界的检测阈值。
• 参数调整示例：

  table_engine = PPStructure(
      show_log=True,
      use_gpu=False,
      layout=True,
      cell_threshold=0.5,  # 提高单元格检测的灵敏度
      edge_threshold=0.2   # 控制边界检测阈值
  )

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6. 参考相关讨论和官方文档

根据你的问题描述，有一篇相关的 GitHub 讨论：pdf 图表检测不准确。其中提到：

• 使用 lang="en" 时，可能导致表格识别错误。如果你的图像中包含中英文混合内容，建议设置 lang="ch" 或保持默认。
• 如果 picodet 布局模型误检过多，可以结合自定义的后处理脚本或过滤逻辑。

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7. 总结推荐步骤

1. 确保模型路径和版本正确，必要时更新到最新版。
2. 尝试 picodet 布局模型，并根据需求调整 cell_threshold 和 edge_threshold 参数。
3. 优化输入图像质量，确保图像清晰、无失真。
4. 可视化中间结果，定位问题根源（如表格检测框错乱、文字识别错误等）。
5. 参考官方文档和相关讨论，结合自定义后处理逻辑优化检测结果。

如果问题仍未解决，可以提供更多上下文信息（如具体错误日志或输入输出示例），以便进一步诊断！

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[EricJD4869]

thanks！ after promoting the clarity of fig, the identification become much more accurate. it solve my mojor problem. hope this quick reply finds you well！

…

---- 回复的原邮件 ---- 发件人 Wang ***@***.***> 日期 2024年12月28日 23:50 收件人 ***@***.***> 抄送至 JIADIAN ***@***.***>***@***.***> 主题 Re: [PaddlePaddle/PaddleOCR] 表格识别有偏误 (Discussion #14461) 表格识别出现偏误的情况可能由多种因素导致，包括模型选择、参数配置、输入图像质量等。以下是一些针对你描述的问题的排查方向和改进措施： 1. 检查模型路径和版本你使用的 rec_model_dir, cls_model_dir, 和 det_model_dir 指向的是本地模型路径，确保以下几点： 所有模型路径正确，并且模型文件完整。 使用与 PPStructure 兼容的模型版本。例如，你的 det_model_dir 使用的是 ch_ppocr_server_v2.0_det_train，确保它与其他模型版本一致。 如果模型版本较旧，建议更新到最新的 PaddleOCR 模型版本（如 v3.0 或更高）。2. 调整布局分析模型表格识别依赖布局分析模型（layout analysis model）对图像中的区域进行分类。如果表格识别不完整或误检，尝试以下调整： 更换布局模型： table_engine = PPStructure( layout_model_dir="path_to_new_layout_model", layout=True, # 启用版面分析 show_log=True, use_gpu=False ) 官方推荐的布局模型路径可以参考 PaddleOCR 文档. 尝试 picodet 布局模型： 你可以尝试使用 picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer，这是一个更强大的版面分析模型。 table_engine = PPStructure( layout_model_dir="picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer", layout=True, show_log=True ) 但需要注意，这可能导致图像中的其他区域被误检测为表格。如果误检过多，可以通过后处理逻辑过滤非表格区域。 3. 提高输入图像质量OCR 的效果对输入图像质量非常敏感，确保： 图像分辨率足够高，表格的文字和线条清晰可辨。 如果表格倾斜或有噪声，尝试预处理图像（如二值化、去噪、校正倾斜）。 代码示例：# 图像预处理示例 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, img_bin = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) processed_img = cv2.dilate(img_bin, None, iterations=1) 4. 调试和可视化结果在检测结果中输出中间结果，检查表格检测的边界框是否正确： from paddleocr import draw_structure_result # 可视化检测结果 draw_img = draw_structure_result(img, result, font_path='path_to_font.ttf') cv2.imwrite('output.jpg', draw_img) 如果发现检测框错乱或不完整，可以通过调整模型或后处理逻辑改进。 5. 调整后处理参数表格识别过程中，后处理参数可能影响结果。你可以尝试调整 PPStructure 的配置参数，例如： cell_threshold 和 edge_threshold，用于控制单元格和边界的检测阈值。 参数调整示例：table_engine = PPStructure( show_log=True, use_gpu=False, layout=True, cell_threshold=0.5, # 提高单元格检测的灵敏度 edge_threshold=0.2 # 控制边界检测阈值 ) 6. 参考相关讨论和官方文档根据你的问题描述，有一篇相关的 GitHub 讨论：pdf 图表检测不准确。其中提到： 使用 lang="en" 时，可能导致表格识别错误。如果你的图像中包含中英文混合内容，建议设置 lang="ch" 或保持默认。 如果 picodet 布局模型误检过多，可以结合自定义的后处理脚本或过滤逻辑。7. 总结推荐步骤确保模型路径和版本正确，必要时更新到最新版。 尝试 picodet 布局模型，并根据需求调整 cell_threshold 和 edge_threshold 参数。 优化输入图像质量，确保图像清晰、无失真。 可视化中间结果，定位问题根源（如表格检测框错乱、文字识别错误等）。 参考官方文档和相关讨论，结合自定义后处理逻辑优化检测结果。如果问题仍未解决，可以提供更多上下文信息（如具体错误日志或输入输出示例），以便进一步诊断！ Response generated by feifei-bot | chatgpt-4o-latest — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>