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版面恢复

1. 简介

版面恢复就是将输入的图片、pdf内容仍然像原文档那样排列着，段落不变、顺序不变的输出到word文档中等。

提供了2种版面恢复方法，可根据输入PDF的格式进行选择：

  • 标准PDF解析(输入须为标准PDF)：基于Python的pdf转word库pdf2docx进行优化，该方法通过PyMuPDF获取页面元素，然后利用规则解析章节、段落、表格等布局及样式，最后通过python-docx将解析的内容元素重建到word文档中。
  • 图片格式PDF解析(输入可为标准PDF或图片格式PDF)：结合版面分析、表格识别技术，从而更好地恢复图片、表格、标题等内容，支持中、英文pdf文档、文档图片格式的输入文件。

2种方法输入格式、适用场景如下：

方法 支持输入文件 适用场景/存在问题
标准PDF解析 pdf 优点：非论文文档恢复效果更优、每一页内容恢复后仍在同一页
缺点：有些中文文档中的英文乱码、仍存在内容超出当前页面的情况、整页内容恢复为表格格式、部分图片恢复效果不佳
图片格式PDF解析 pdf、图片 优点：更适合论文文档正文内容的恢复、中英文文档OCR识别效果好
缺点：目前内容恢复基于规则，内容排版效果(间距、字体等)待进一步提升、版面恢复效果依赖于版面分析效果

下图展示了通过PDF解析版面恢复效果：

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下图分别展示了通过OCR技术，英文文档和中文文档版面恢复的效果：

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2. 安装

2.1 安装PaddlePaddle

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python3 -m pip install --upgrade pip

# 您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
python3 -m pip install "paddlepaddle-gpu" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# 您的机器是CPU，请运行以下命令安装
python3 -m pip install "paddlepaddle" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多需求，请参照安装文档中的说明进行操作。

2.2 安装PaddleOCR

  • （1）下载版面恢复源码
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【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

# 如果因为网络问题无法pull成功，也可选择使用码云上的托管：
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

# 注：码云托管代码可能无法实时同步本github项目更新，存在3~5天延时，请优先使用推荐方式。
  • （2）安装recovery的requirements

版面恢复导出为docx文件，所以需要安装Python处理word文档的python-docx API，同时处理pdf格式的输入文件，需要安装PyMuPDF API(要求Python >= 3.7)。

通过如下命令安装全部库：

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python3 -m pip install -r ppstructure/recovery/requirements.txt

使用pdf2docx库解析的方式恢复文档需要安装优化的pdf2docx。

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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/pdf2docx-0.0.0-py3-none-any.whl
pip3 install pdf2docx-0.0.0-py3-none-any.whl

3.使用标准PDF解析进行版面恢复

use_pdf2docx_api表示使用PDF解析的方式进行版面恢复，通过whl包的形式方便快速使用，代码如下，更多信息详见 quickstart。

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# 安装 paddleocr，推荐使用2.6版本
pip3 install "paddleocr>=2.6"
paddleocr --image_dir=ppstructure/docs/recovery/UnrealText.pdf --type=structure --recovery=true --use_pdf2docx_api=true

通过命令行的方式：

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python3 predict_system.py \
    --image_dir=ppstructure/docs/recovery/UnrealText.pdf \
    --recovery=True \
    --use_pdf2docx_api=True \
    --output=../output/

4.使用图片格式PDF解析进行版面恢复

我们通过版面分析对图片/pdf形式的文档进行区域划分，定位其中的关键区域，如文字、表格、图片等，记录每个区域的位置、类别、区域像素值信息。对不同的区域分别处理，其中：

  • 文字区域直接进行OCR检测和识别，在之前信息基础上增加OCR检测框坐标和文本内容信息
  • 表格区域进行表格识别，记录表格html和文字信息
  • 图片直接保存

我们通过版面信息、OCR检测和识别结构、表格信息、保存的图片，对测试图片进行恢复即可。

提供如下代码实现版面恢复，也提供了whl包的形式方便快速使用，代码如下，更多信息详见 quickstart。

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# 安装 paddleocr，推荐使用2.6版本
pip3 install "paddleocr>=2.6"
# 中文测试图
paddleocr --image_dir=ppstructure/docs/table/1.png --type=structure --recovery=true
# 英文测试图
paddleocr --image_dir=ppstructure/docs/table/1.png --type=structure --recovery=true --lang='en'
# pdf测试文件
paddleocr --image_dir=ppstructure/docs/recovery/UnrealText.pdf --type=structure --recovery=true --lang='en'

4.1 下载模型

如果输入为英文文档类型，下载OCR检测和识别、版面分析、表格识别的英文模型

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cd PaddleOCR/ppstructure

# 下载模型
mkdir inference && cd inference
# 下载英文超轻量PP-OCRv3检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar xf en_PP-OCRv3_det_infer.tar
# 下载英文超轻量PP-OCRv3识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar xf en_PP-OCRv3_rec_infer.tar
# 下载英文表格识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/slanet/en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar
tar xf en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar
# 下载英文版面分析模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/layout/picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer.tar
tar xf picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer.tar
cd ..

如果输入为中文文档类型，在下述链接中下载中文模型即可：

PP-OCRv3中英文超轻量文本检测和识别模型

4.2 版面恢复

使用下载的模型恢复给定文档的版面，以英文模型为例，执行如下命令：

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python3 predict_system.py \
    --image_dir=./docs/table/1.png \
    --det_model_dir=inference/en_PP-OCRv3_det_infer \
    --rec_model_dir=inference/en_PP-OCRv3_rec_infer \
    --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/en_dict.txt \
    --table_model_dir=inference/en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer \
    --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \
    --layout_model_dir=inference/picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer \
    --layout_dict_path=../ppocr/utils/dict/layout_dict/layout_publaynet_dict.txt \
    --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf \
    --recovery=True \
    --output=../output/

运行完成后，恢复版面的docx文档会保存到output字段指定的目录下

字段含义：

  • image_dir：测试文件，可以是图片、图片目录、pdf文件、pdf文件目录
  • det_model_dir：OCR检测模型路径
  • rec_model_dir：OCR识别模型路径
  • rec_char_dict_path：OCR识别字典，如果更换为中文模型，需要更改为"../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt"，如果您在自己的数据集上训练的模型，则更改为训练的字典的文件
  • table_model_dir：表格识别模型路径
  • table_char_dict_path：表格识别字典，如果更换为中文模型，不需要更换字典
  • layout_model_dir：版面分析模型路径
  • layout_dict_path：版面分析字典，如果更换为中文模型，需要更改为"../ppocr/utils/dict/layout_dict/layout_cdla_dict.txt"
  • recovery：是否进行版面恢复，默认False
  • output：版面恢复结果保存路径

5. 更多

关于OCR检测模型的训练评估与推理，请参考：文本检测教程

关于OCR识别模型的训练评估与推理，请参考：文本识别教程

关于版面分析模型的训练评估与推理，请参考：版面分析教程

关于表格识别模型的训练评估与推理，请参考：表格识别教程

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