Распознавание таблиц онлайн с картинки: Бесплатный онлайн инструмент OCR (Распознавание текста) — Convertio

Содержание

Конвертер изображений в Excel – Изображение в Excel с распознанием текста

Конвертер изображений в Excel – это программа , которая позволяет пользователям обрабатывать данные изображений. PDFelement – одна из лучших программ для преобразования изображений в excel, которая определенно заслуживает вашего внимания. Существуют различные методы преобразования изображений в лист Excel. Это очень важное умение, так как программа Excel широко используется в корпоративной среде. Если вы хотите научиться конвертировать изображения в Excel, советуем выбрать правильную программу, чтобы решить этот вопрос раз и навсегда.

Конвертирование изображения в Excel с помощью PDFelement

Процесс преобразования изображения в Excel в PDFelement организован достаточно просто. Данная программа рекомендуется для выполнения этой задачи благодаря своей надежности и удобству.

Ниже приведен список необходимых действий. Обратите внимание, что OCR (распознавание текста) – это основная функция, которую вам необходимо использовать.

Шаг 1. Откройте изображение

Чтобы открыть PDF-файл, запустите PDFelement и перетащите файл в окно программы. Также вы можете нажать кнопку «Создать PDF» для выбора файла изображения и открытия его в программе.

Шаг 2. Выполните распознавание текста

PDF-файл уже создан – он автоматически создается в программе после открытия изображения. Нажмите кнопку «Преобразовать» > «OCR», чтобы включить функцию распознавания текста. Выберите язык содержимого вашего изображения, и его текст станет редактируемым.

Шаг 3. Преобразуйте изображение в Excel

После завершения распознавания запустите процесс преобразования изображения в Excel, нажав кнопку «В Excel» во вкладке «Преобразовать». По завершении конвертирования вы сможете найти сконвертированный excel-файл в выбранной вами выходной папке.


Конвертирование изображений в Excel с помощью PDF Converter Pro

PDF Converter Pro – одна из лучших программ, которые можно использовать для конвертации PDF-файлов. Благодаря удобному интерфейсу даже начинающие пользователи с легкостью работают в программе. Настоятельно рекомендуется всем, кто не может найти подходящую программу для работы с PDF.

Шаг 1. Загрузка изображения для конвертирования

После открытия перейдите во вкладку «Создать PDF» и добавьте изображения, нажав кнопку «Добавить файлы» в нижней части экрана.

Шаг 2. Настройки распознавания текста изображения в Excel

Загрузите созданное PDF-изображение во вкладке «Конвертировать PDF». Нажмите кнопку «Дополнительные настройки» в правой части экрана. Откройте вкладку «OCR», выберите опцию распознавания текста, а затем выберите язык текста изображения из списка.

Шаг 3. Конвертирование изображения в таблицу Excel

Выберите Microsoft Excel в качестве выходного формата для преобразования. Нажмите кнопку «Конвертировать» как только все настройки будут установлены.


Лучший конвертер изображений в Excel – PDFelement

PDFelement – лучший выбор, если вы ищете удобную программу для работы с PDF. Важная особенность этой программы – интуитивно понятный интерфейс, который помогает пользователям преодолевать сложности, которые возникают при работе в других программах. Приложение позволяет свободно открывать и заполнять PDF-файлы, созданные на основе XFA. Работать с PDF-файлами еще не никогда не было так просто. Программа доступна на 9 разных языках, что существенно увеличивает ее охват. Выбрав PDFelement, вы не пожалеете.

PDFelement – это синоним надежности и удобства. Приложение, которое подходит всем пользователям. Программа задает стандарт, которому должен следовать каждый бизнес, чтобы не оставаться в стороне от современных веяний. Многие пользователи отказываются от Adobe Acrobat в пользу PDFelement, т.к. данная программа существенно превосходит все остальные PDF-ридеры по уровню надежности. Это единственная программа, в которой вы можете быть полностью уверены. Также это отличный PDF-редактор со следующими характеристиками:

  • Очень высокая надежность. Удобные функции добавления, удаления, поворачивания, изменения размера графических элементов в PDF.
  • Защищать PDF-файлы еще не никогда не было так просто. Вы можете с легкость добавлять пароли к вашим PDF-файлам.
  • Возможность конвертировать PDF в различные форматы, включая HTML, текст и изображения.
  • Удобная работа с PDF-формами. Извлекайте данные из PDF-форм и экспортируйте в формат CSV.

Советы: Что такое OCR?

OCR обозначает «оптическое распознавание символов». Это встроенная в PDFelement технология, которая позволяет преобразовывать изображения и другие нередактируемые файлы в редактируемый текстовый формат. Например, на изображении с большим количеством текста бывает сложно найти нужную информацию. Для таких случаев и создана функция распознавания текста (OCR). PDFelement поможет извлечь данные и преобразовать текст из изображений в редактируемый формат. Узнайте больше о том, как работает OCR.

Данные, полученные в результате распознавания, могут использоваться и обрабатываться таким же образом, как обычный текст. Главное преимущество функции OCR в PDFelement – высокая надежность.

Кроме того, инструмент прост в использовании и не создает никаких проблем в работе.

Публикации

Содержание

Главное меню

После установки 1С:Распознавание Документов в  главном меню появится новый пункт Распознавание документов:

Это главное меню расширения.

Инструкцию, которую вы сейчас читаете, можно найти в пункте Обзор распознавания документов.

А все самое интересное находится в пункте Задачи для распознавания.

Загрузка документов

Добавление файлов

Давайте загрузим наш первый документ!

Для этого щелкнем кнопку Добавить файлы.

Откроется форма добавления файлов.

Нажмем кнопку

Добавить. Откроется знакомое диалоговое окно открытия файлов. Выберем скан документа и нажмем кнопку Открыть.

Также файл можно было бы перетащить в список с помощью мыши.

Файл добавится в список файлов к загрузке.

Если бы мы загружали многостраничный документ, разбитый на несколько файлов-изображений, нужно было бы выстроить их в правильном порядке кнопками и . Более подробная инструкция по загрузке многостраничных файлов находится на вкладке Справка.

Наконец, нажмем кнопку Распознать, чтобы отправить файлы в сервис на распознавание.

Ненадолго появится окошко, сообщающее о прогрессе загрузки. Если файл небольшой и соединение с Интернетом хорошее, это окошко можно даже не заметить.

Задачи в обработке

В таблице появилась строка, представляющая загруженный файл.

Пока файл распознается на сервере, он находится в состоянии В обработке, что показывает иконка в левой колонке строки загруженного файла.

Распознанные документы

Дождемся окончания распознавания.

Как только распознавание файла завершится, соответствующая файлу строка исчезнет, а вместо нее в таблицу добавится по одной строке на каждый документ, найденный в файле.

В нашем файле были сканы двух документов, поэтому появились две новые строки:

Каждый успешно извлеченный из файла документ представлен строкой в статусе Распознанный (в левой колонке строки документа показывается иконка ).

Обработка документа

На текущий момент документы, извлеченные из файлов, являются не 1С-документами, а прототипами этих документов, которые можно отредактировать и даже изменить их тип. Посмотрим, как это можно сделать.

Откроем распознанный документ двойным щелчком мыши по строке документа.

Структура формы документа

(1) В правой верхней части формы расположена область просмотра изображения. Ее можно масштабировать колесом мышки и кадрировать перетаскиванием.

(2) В левой верхней части формы представлены распознанные значения из шапки документа.

(3) В нижней части формы представлены распознанные значения из табличной части документа.

Щелкнем мышью значение реквизита в шапке или в таблице. Увидим красную рамку, выделяющую соответствующую область изображения.

Документ распознан неидеально. Поэтому перед добавлением его в базу 1С нужно исправить несколько ошибок.

Создание контрагента

Сначала обратим внимание на поле Контрагент. Такого контрагента в базе 1С не оказалось, но мы можем легко создать контрагента прямо из этой формы.

Для этого установим фокус в поле Контрагент и в открывшемся контекстном меню выберем пункт Создать.

Откроется форма создания контрагента.Значения реквизитов этой формы извлекаются из разных мест печатной формы документа, в чем можно убедиться, устанавливая фокус на каждом из значений и наблюдая фокусировку области изображения на основной форме документа.

Проверяем правильность значений и нажимаем кнопку Создать.

Для заполнения реквизитов можно воспользоваться сервисом 1С:Контрагент, если он подключен.

Контрагент успешно создан и подставлен в форму документа.

Поскольку контрагент новый, для него нужно создать договор стандартными средствами:

Проверка чисел

Теперь обратим внимание на красные ячейки с количеством, ценой и суммой. Они красные, потому что сумма по строке не сходится.

Исправим неверное значение суммы, для этого выполним двойной щелчок мышью по цене, введем правильное значение (смотрим на картинку) и нажмем клавишу Enter.

Красный фон, сигнализирующий об ошибке, исчез, а счетчик ошибок уменьшился.

Удаление строк

Теперь обратим внимание на лишнюю строку, попавшую в таблицу.

Ее легко удалить нажатием клавиши Delete или с помощью контекстного меню.

Если понадобится добавить новую строку или поменять строки местами, можно воспользоваться соответствующими кнопками.

Неуверенно распознанные значения

Теперь осталось разобраться с номенклатурой. Начнем с той, название которой присутствует, но подсвечено красным.

Сервис попытался найти максимально похожую позицию номенклатуры, но недостаточно уверен в своей правоте. Подтвердим его выбор щелчком ммыши по названию предложенной позиции.

Создание номенклатуры

Названия остальных незаполненных позиций найти совсем не удалось. Давайте их создадим.

Есть два способа создания номенклатуры:

  1. Создание единственной позиции.
  2. Групповое создание.
Создание единственной позиции номенклатуры

Аналогично созданию контрагента нажмем Создать в выпадающем списке:

Так же как и при создании контрагента, значения реквизитов собраны из разных частей формы.

Проверяем, заполняем вид номенклатуры (его на печатной форме не найти) и нажимаем Создать.

Групповое создание нераспознанной номенклатуры

Если в документе много новых позиций номенклатуры, удобно создавать их все сразу.

Для этого перейдем на вкладку Групповое создание нераспознанной номенклатуры.

Каждая строка в этой таблице представляет собой прототип номенклатурной позиции, которую мы собираемся создать. Значения можно заполнять для каждой строки по отдельности, но часто бывает удобнее назначить одинаковое значение сразу для нескольких строк. Для этого нужно:

  1. Выделить строки, используя клавиши Shift (выделить несколько строк подряд), Ctrl (выделить одну строку) или сочетание Ctrl+A (выделить все строки).

  2. Установить значения в панели справа (обратим внимание на флажок рядом с каждым реквизитом: значения только тех реквизитов, рядом с которым стоит флажок, будут установлены для выделенных слева строк).

    Рамка вокруг правой панели, установлено значение вида номенклатуры:

  3. Нажать кнопку Установить значения.

Теперь эти позиции готовы к созданию. Нажмем кнопку Создать выделенные позиции.

Созданные позиции покинули список Групповое создание нераспознанной номенклатуры и подставились в распознанный документ, в чем можно убедиться, перейдя на вкладку Табличная часть.

Заметим, что созданы только те позиции, строки которых были выделены на вкладке Групповое создание нераспознанной номенклатуры.

Аналогичным образом заполним и создадим оставшиеся позиции.

Вот мы и исправили все ошибки!

Создание 1С-документа

Время внести время документ в базу 1С. Для этого нажмем кнопку Создать документ в левом верхнем углу формы и выберем нужный тип документа.

После создания документа откроется следующий документ, требующий проверки, но пока что закроем его и вернемся в список.

Обработанные документы

Отображение обработанных документов

Документ, который мы только что создали, пропал из списка, но только потому, что он сменил свой статус на Обработанный.

Чтобы отобразить обработанные документы, активируем соответствующий фильтр.

Переход к созданному документу

Если снова открыть форму, можно найти ссылку на созданный 1С-документ.

Кстати, исходные изображения можно найти в  Прикрепленных файлах на форме документа.

Есть еще один способ посмотреть все документы, созданные из тех, которые отображены в списке (с учетом текущих фильтров).

Миниатюры

Кроме того, можно просмотреть изображения, на основе которых составлен каждый из распознанных документов, не покидая списка.

Обработка нераспознанного документа

Теперь разберем нераспознанный файл.

Удаление

Можно пометить документ на удаление.

Помеченные на удаление документы можно отобразить, активировав соответствующий фильтр.

Как обычно в 1С, помеченный документ на удаление можно восстановить, сняв с него пометку на удаление, после чего он вернется в исходный статус.

Перевод в статус «Обработан»

Также лишний документ можно просто перевести в статус Обработанный.

Действия Пометить на удаление и  В обработанные можно применять сразу к нескольким выделенным строкам.

Форма нераспознанного файла

Форма нераспознанного файла выглядит следующим образом.

В данном случае картинка оказалась размытой и сервис не смог определить его тип.

Документ небольшой, поэтому можно внести его вручную.

Назначение типа документа

Сначала выберем тип.

Согласимся с предложением сохранить документ.

Заполнение значений

Заполним значения, используя картинку в качестве подсказки.

Создание документа

И создадим документ в 1С.

Нераспознанный документ перешел в статус Обработан.

Спасибо!

На этом обзорная экскурсия подошла к концу.

Ваши вопросы задавайте, пожалуйста, на [email protected].

Спасибо за внимание и приятного распознавания!

Online Сервисы Распознавания Текста: vasily_sergeev — LiveJournal

Василий Сергеев (vasily_sergeev) wrote,
Василий Сергеев
vasily_sergeev
Categories:

Online OCR сервис распознавания текста позволяет:

Распознать

текст или символы с любого изображения (отсканированный документ, цифровая фотография или просто картинка в формате JPG, BMP, TIF и др. ). OnlineOCR.ru обрабатывает также многостраничные документы TIFF и PDF.

Конвертировать

полученный в результате распознавания, текст в следующие выходные форматы: Adobe PDF, MS Word, Excel, Html, Rtf, Txt. Созданный файл будет в точности повторять структуру исходного документа (таблицы, колонки, шрифты и т.д.)

Хранить

файлы с результатом распознавания в вашем виртуальном рабочем кабинете online, скачивать их на жесткий диск, редактировать, отправлять по почте и распечатывать на принтере

Online OCR

Convertera.Net


Распознавание картинки в текст

Конвертер онлайн

Онлайновый сервис распознавания текста из картинки
Неплохой сервис распознавания текста из картинки. Чтобы получить текстовый файл (выдается в html), вам нужно загрузить с компьютера изображение в формате jpg, tif, png. Также, можно загружать и более сложные форматы изображения форматов djvu, pdf.
Ограничение на размер картинки – 2мБ. Рекомендуемое разрешение исходного файла – 300 точек на дюйм. Распознаются помимо русского еще множество других языков.

Распознавания текста из картинки

Free Online OCR

Конвертер онлайн
Free Online OCR – распознавание текста из картинки
Бесплатный сервис распознавания картинок онлайн от компании NewOCR. Free Online OCR может распознавать текст из картинки и конвертировать картинку в текст. Поддерживаются свыше 29 языков, в т.ч русский, английский, французский, испанский, итальянский, турецкий, латвийский, украинский, польский и многие другие.
Для работы сервиса не требуется регистрации, нет лимита на количество загрузок файлов, загружаемая картинка должна быть размером не свыше 5 Мб. Конвертер работает с форматами JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF, PDF.

Free Online OCR

Free OCR

Конвертер онлайн
Распознавание текста онлайн
Бесплатная распознавалка текста (OCR) в режиме онлайн. Пользуясь этим сервисом,вы можете получить текст из картинки. Конвертер не требует регистрации, просто загружаете картинку и получаете текст.
Картинка не должна быть больше, чем 2Мб. Поддерживаются форматы JPG, GIF, TIFF BMP и PDF (только первая страница). Также, сущесвтует лимит на 10 картинок в час.
Сервис распознает множество языков – русский, украинский, английския, немецкий, французский, турецкий, большинство восточноевропейских языков.

Free OCR

SimpleOCR

SimpleOCR – это бесплатная OCR система для распознавания текстов со сканера или с рисунков.
По качеству работы он не уступает многим платным аналогам. Точность распознавания может достигать 99% – это очень высокий показатель для подобных систем. Эта версия SimpleOCR работает с документами только на английском и французском языках, но в будущем появятся и словари на других языках. Среди прочих возможностей SimpleOCR можно отметить следующие:
* большой словарь, насчитывающий около 120 тысяч слов
* удаление пятен и “шумов” с документов
* сохранение форматирования шрифтов – подчеркивание, жирный, курсив
* захватывание фотографий из текста
* коррекция ошибок
* пакетное распознавание текста
* экспорт полученного документа в форматы txt, rtf, tiff
Скачать SimpleOCR (9. 22Mb)
Утащено отсюда, спасибо зена королева
  • Мои твиты

    Ср, 14:20: KeferOne Реконструкция лица древнеегипетской царицы Тии. Реконструкция лица царицы Тии, матери короля Эхнатона,…

  • (no subject)

    Киодо: по меньшей мере один человек погиб в результате землетрясения в Японии По меньшей мере один человек погиб в результате мощного…

  • (no subject)

Photo

Hint http://pics.livejournal.com/igrick/pic/000r1edq

Переводчик азбуки Морзе онлайн

Азбука Морзе — код Морзе, «Морзянка» — способ кодирования букв алфавита, цифр, знаков препинания и других символов при помощи длинных и коротких сигналов, так называемых «тире» и «точек» (а также пауз, разделяющих буквы).

За единицу времени принимается длительность одной точки. Длительность тире равна трём точкам. Пауза между знаками в букве — одна точка, между буквами в слове — 3 точки, между словами — 7 точек.

На этой странице Вы можете бесплатно воспользоваться сервисом для конвертерования текста в Азбуку Морзе или наоборот.

Русский
символ
Латинский
символ
Код
Морзе
АA•−
БB−•••
ВW•−−
ГG−−•
ДD−••
Е и ЁE
ЖV•••−
ЗZ−−••
ИI••
ЙJ•−−−
КK−•−
ЛL•−••
МM−−
НN−•
ОO−−−
ПP•−−•
РR•−•
СS•••
ТT
УU••−
ФF••−•
ХH••••
ЦC−•−•
ЧÖ−−−•
ШCH−−−−
ЩQ−−•−
ЪÑ−−•−−
ЫY−•−−
ЬX−••−
ЭÉ••−••
ЮÜ••−−
ЯÄ•−•−
Русский
символ
Латинский
символ
Код
Морзе
1•−−−−
2••−−−
3•••−−
4••••−
5•••••
6−••••
7−−•••
8−−−••
9−−−−•
0−−−−−
. ••••••
,.•−•−•−
!,−−••−−
!−•−•−−
?••−−••
•−−−−•
•−••−•
;−•−•−•
:−−−•••
−••••−
+•−•−•
=−•••−
_ (подчёркивание)••−−•−
/−••−•
(−•−−•
( или ))−•−−•−
&•−•••
$•••−••−
@•−−•−•
ОшибкаError••••••••
Конец связиEnd contact••−•−

P. S. Следует отметить, что хотя русская азбука Морзе частично совпадает с латинской, но всё же есть некоторые отличия (сравнивал на русской и английской страницах Википедии – там же можно посмотреть таблицы кодов). Например:

  • символ “точка” в русском варианте: · · · · · · , а в латинском: · – · – · –
  • запятая в русском: · − · − · − , а в латинском: – – · · – –
  • восклицательный знак в русском: − − · · − − , а в латинском: – · – · – –
  • открывающая скобка в латинском: – · – – · , а закрывающая – · – – · – , а в русском обе скобки одинаковые: – · – – · –
  • некоторые символы вроде & + _ $ есть только в латинском варианте

Поэтому при спорных моментах, например, конвертировать код − − · · − − в восклицательный знак (по-русской версии) или в запятую (по латинской), предпочтение отдаётся русской версии, поскольку раз Вы читаете это сообщение на русском, то предполагается, что для Вас важнее именно русский вариант.

В вашем браузере отключен Javascript.
Чтобы произвести расчеты, необходимо разрешить элементы ActiveX!
Больше интересного в телеграм @calcsbox

Учебное пособие по API для извлечения таблиц из изображений

API ExtractTable позволяет извлекать табличные данные из изображения или PDF-файла . Мотивация состоит в том, чтобы облегчить разработчикам задачу — не беспокоиться об области таблицы, координатах столбца или строки, вращении и т. д. во входных данных.

Ключ API : Вы, разработчик, должны иметь действительный ключ API для использования API extracttable.com. Получите БЕСПЛАТНЫЕ кредиты здесь. Мы доминируем в обслуживании с большой точностью и самым низким $/кредитом и истечением кредитов.Вы можете КУПИТЬ кредиты здесь или написать мне по адресу [email protected] для получения помощи.

Этот раздел поможет вам получить обзор, который поможет вам устранить неполадки при кодировании.

2.1 Конечные точки

Во-первых, обратите внимание, что существует 3 разных конечных точки API — всем конечным точкам должен требоваться действительный ключ API , переданный в заголовке как «x-api-key»

Применение Конечная точка Методы запроса Должен содержать Распространенные ошибки
Проверка ключа API https://валидатор.Extracttable.com/ ПОЛУЧИТЬ действительный ключ API, переданный в заголовке запроса как «x-api-key» отсутствует ключ API в заголовках запросов
Инициировать запрос https://trigger.extracttable.com/ ПОЧТ данные файла (не расположение файла) в теле в качестве «ввода» multipart/form-data запрашивается как x-www-form-urlencoded
Получить результат https://getresult. Extracttable.com/ ПОЛУЧИТЬ JobId – получено в ответе триггера Неверный JobId/POST вместо GET

2.2 Пошаговая процедура

я. Проверьте, действителен ли ваш API-ключ, и получите информацию о его использовании.
ii. Инициировать задание для обработки файла
III. Получить результат инициированного задания – всегда проверить наличие JobStatus в ответе, который указывает состояние задания, описанное ниже

  • Обработка : Файл все еще обрабатывается (происходит в файле PDF). Подождите в течение 15-20 секунд и повторите попытку, пока JobStatus НЕ будет «Обрабатывается»
  • Успех : Извлечение таблицы завершено. Проверьте наличие массива «TabularJson» в «Таблицах» ответа. Полезные ресурсы для преобразования ответа API в CSV
  • Ошибка : Процессу не удалось выполнить задание. Также кредиты не вычитаются
  • Incomplete : Обрабатываются только несколько страниц PDF.Вы должны увидеть таблицы, извлеченные из успешно обработанных страниц
  • .

Ниже приведены некоторые примеры кода на разных языках программирования с различными библиотеками, разработанными внутри компании или предоставленными нашими клиентами для общедоступных

  • Питон
  • Р
  • Другие языки программирования

Алгоритм обнаружения таблиц, распознавания ячеек и извлечения текста для преобразования таблиц в изображениях в файлы Excel | by Hucker Marius

Как превратить скриншоты таблицы в редактируемые данные с помощью OpenCV и pytesseract

источник: pixabay

Допустим, у вас есть таблица в статье, pdf или изображение, и вы хотите перенести ее в лист Excel или фрейм данных чтобы иметь возможность его редактировать. Особенно в области предварительной обработки для машинного обучения этот алгоритм будет исключительно полезен для преобразования многих изображений и таблиц в редактируемые данные.
В случае, если ваши данные существуют из текстовых PDF-файлов , уже существует несколько бесплатных решений. Самые популярные из них табличный, камелот/excalibur , который вы можете найти на https://tabula.technology/, https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/, https://excalibur- py.readthedocs.io/en/master/.

Однако что, если ваш PDF-файл основан на изображениях или если вы найдете статью с таблицей в Интернете? Почему бы просто не сделать снимок экрана и не преобразовать его в лист Excel? Поскольку, похоже, не существует бесплатного программного обеспечения с открытым исходным кодом для данных на основе изображений (jpg, png, pdf на основе изображений и т.) возникла идея разработать универсальное решение для преобразования таблиц в редактируемые excel-файлы.

Но пока хватит, посмотрим, как это работает.

Алгоритм состоит из трех частей: первая – это обнаружение таблицы и распознавание ячеек с помощью Open CV , вторая – тщательное распределение ячеек по соответствующей строке и столбцу, а третья часть – извлечение каждой выделенной через оптическое распознавание символов (OCR) с pytesseract .

Как и большинство алгоритмов распознавания таблиц, этот основан на линейной структуре таблицы. Четкие и различимые линии необходимы для правильной идентификации клеток. Таблицы с прерывистыми линиями, пробелами и дырками приводят к худшей идентификации, и ячейки, лишь частично окруженные линиями, не обнаруживаются. Если в некоторых ваших документах есть неработающие строки, обязательно прочитайте эту статью и исправьте строки: Нажмите здесь.

Во-первых, нам нужны исходные данные, в моем случае это скриншот в формате png.Цель состоит в том, чтобы иметь фрейм данных и excel-файл с идентичной табличной структурой, где каждую ячейку можно редактировать и использовать для дальнейшего анализа.

Входные данные для дальнейшего распознавания и извлечения таблицы.

Импортируем необходимые библиотеки.

Дополнительные сведения о библиотеках:
cv2 — https://opencv.org/
pytesseract — https://pypi.org/project/pytesseract/

  import  cv2 
import numpy as np 1 импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.Pyplot как PLT
Import CSVTRY:
от PIL ИМПОРТ Image
кроме ImportError:
Import Image
Import Pytesseract Pytesseract

Первый шаг – читать в вашем файле с правильного пути, используя пороговое значение чтобы преобразовать входное изображение в двоичное изображение и инвертировать его, чтобы получить черный фон, белые линии и шрифты.

  #прочитайте ваш файл 
file=r'/Users/ВАШ ПУТЬ/testcv. png'
img = cv2.imread(file,0)
img.shape #преобразование изображения в двоичное изображение
thresh,img_bin = cv2.threshold(img,128,255,cv2.THRESH_BINARY |cv2.THRESH_OTSU) #инвертирование изображения
img_bin = 255-img_bin
cv2.imwrite('/Users/YOURPATH/cv_inverted.png',img_bin) #Построение изображения для просмотра вывода
plotting = plt.imshow(img_bin,cmap='gray')
plt.show ()
Бинарное перевернутое изображение.

Следующим шагом является определение ядра для обнаружения прямоугольных блоков, а затем и табличной структуры.Во-первых, мы определяем длину ядра и, следуя вертикальным и горизонтальным ядрам, обнаруживаем позже все вертикальные линии и все горизонтальные линии.

  # Длина (ширина) ядра в сотой части общей ширины  
kernel_len = np.array(img).shape[1]//100 # Определение вертикального ядра для обнаружения всех вертикальных линий изображения
ver_kernel = cv2. getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, kernel_len)) # Определение горизонтального ядра для обнаружения всех горизонтальных линий изображения
hor_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_len, 1)) # Ядро 2x2
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2, 2))

Следующим шагом является обнаружение вертикальных линий.

  #Использовать вертикальное ядро ​​для обнаружения и сохранения вертикальных линий в jpg .imwrite("/Users/YOURPATH/vertical.jpg",vertical_lines)  #Построить сгенерированное изображение  
plotting = plt.imshow(image_1,cmap='gray')
plt.show()
Извлеченные вертикальные линии.

Теперь то же самое для всех горизонтальных линий.

  # Использовать горизонтальное ядро ​​для обнаружения и сохранения горизонтальных линий в jpg .imwrite("/Users/YOURPATH/horizontal.jpg",horizontal_lines)  #Построить сгенерированное изображение  
plotting = plt. imshow(image_2,cmap='grey')
plt.show()
Извлеченные горизонтальные линии.

Мы объединяем горизонтальные и вертикальные линии в третье изображение, взвешивая обе с коэффициентом 0,5. Цель состоит в том, чтобы получить четкую табличную структуру для обнаружения каждой ячейки.

  # Объединить горизонтальные и вертикальные линии в новом третьем изображении с одинаковым весом. 
img_vh = cv2.addWeighted(vertical_lines, 0.5, horizontal_lines, 0.5, 0.0) #Размывание и удержание изображенияпорог(img_vh,128,255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imwrite("/Users/ВАШ ПУТЬ/img_vh.jpg", img_vh)bitxor = cv2.bitwise_xor(img,img_vh)
bitnot = cv2.bitwise_not(bitxor ) #Построение сгенерированного изображения
plotting = plt.imshow(bitnot,cmap='gray')
plt.show()
Извлеченная табличная структура без содержания текста.

Получив табличную структуру, мы используем функцию findContours для обнаружения контуров. Это помогает нам получить точные координаты каждой коробки.

  # Определить контуры для обнаружения следующего прямоугольника -вниз (https://www.pyimagesearch.com/2015/04/20/sorting-contours-using-python-and-opencv/). 

 def sort_contours(cnts, method="left-to-right"):  # инициализировать флаг реверса и индекс сортировки 
reverse = False
i = 0 # обрабатывать, нужно ли нам сортировать в обратном порядке
if method == "справа налево" или метод == "снизу вверх":
reverse = True # обработка, если мы сортируем по координате y, а не
# по координате x ограничивающей рамки
if method == "сверху вниз" или method == "снизу вверх":
i = 1 # составить список ограничивающих рамок и отсортировать их сверху вниз
# снизу
boundingBoxes = [ cv2.boundingRect(c) for c in cnts]
(cnts,boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts,boundingBoxes),
key=lambda b:b[1][i], reverse=reverse)) # return список отсортированных контуров и ограничивающих рамокe s
return (cnts,boundingBoxes)
# Отсортировать все контуры сверху вниз.
контуры, boundingBoxes = sort_contours(contours, method="сверху вниз")

Дальнейшие шаги необходимы для определения правильного местоположения, что означает правильный столбец и строку, каждой ячейки.Во-первых, нам нужно получить высоту для каждой ячейки и сохранить ее в списке высот. Затем берем среднее с высоты.

  #Создание списка высот для всех обнаруженных блоков  
heights = [boundingBoxes[i][3] for i in range(len(boundingBoxes))] #Получить среднее значение высот
mean = np.mean( heights)

Затем мы извлекаем положение, ширину и высоту каждого контура и сохраняем их в списке блоков. Затем мы рисуем прямоугольники вокруг всех наших блоков и строим изображение.В моем случае я сделал это только для блоков шириной меньше 1000 пикселей и высотой 500 пикселей, чтобы игнорировать прямоугольники, которые могут не быть ячейками, например. стол в целом. Эти два значения зависят от размера вашего изображения, поэтому, если ваше изображение намного меньше или больше, вам нужно настроить оба.

  # Создать список для хранения всех полей в  
box = [] # Получить положение (x, y), ширину и высоту для каждого контура и показать контур на изображении
для c в контурах:
x, у, w, h = cv2.boundingRect(c), если (w<1000 и h<500):
image = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
box .append([x,y,w,h])ploting = plt.imshow(image,cmap='gray')
plt.show()
Каждая ячейка окружена обнаруженными контурами/рамкой.

Теперь, когда у нас есть каждая ячейка, ее расположение, высота и ширина, нам нужно получить правильное расположение в таблице. Поэтому нам нужно знать, в какой строке и в каком столбце он находится. Пока поле не отличается больше, чем его собственное (высота + среднее значение/2), оно находится в той же строке.Как только разница высот выше текущей (высота + среднее значение/2), мы знаем, что начинается новая строка. Колонки логично расположены слева направо.

  #Создание двух списков для определения строки и столбца, в котором находится ячейка (коробка)): if(i==0): 
column. append(box[i])
предыдущая=коробка[i] else:
if(box[i][1]<=previous[1]+mean /2): столбец
.append(box[i])
предыдущая=box[i] if(i==len(box)-1):
row.append(столбец) else:
row.append(столбец)
column=[]
предыдущая = box[i]
column.append(box[i])print(column)
print(row)

Затем мы вычисляем максимальное количество столбцов (ячеек со значением), чтобы понять, сколько столбцов будет иметь наш окончательный фрейм данных/таблица. .

  # вычисление максимального количества ячеек  countcol = 0 
for i in range(len(row)):
countcol = len(row[i])
if countcol > countcol:
countcol = countcol

максимальное количество ячеек мы сохраняем среднюю точку каждого столбца в списке, создаем массив и сортируем значения.

  #Получение центра каждого столбца  center = [int(row[i][j][0]+row[i][j][2]/2) для j в диапазоне(len(row[i ])) if row[0]]center=np.array(center) 
center. sort()

На данный момент у нас есть все поля и их значения, но, как вы можете видеть в выводе вашего списка строк, значения не всегда сортируются в правильном порядке. Вот что мы делаем дальше относительно расстояния до центра столбцов. Правильную последовательность мы храним в списке finalboxes.

  # Что касается расстояния до центра столбцов, блоки расположены в соответствующем порядке  finalboxes = []for i in range(len(row)): 
lis=[]
for k in range(countcol):
лис.append([])
для j в диапазоне(len(row[i])):
diff = abs(center-(row[i][j][0]+row[i][j][2]/ 4))
минимум = min(diff)
indexing = list(diff).index(minimum)
lis[indexing].append(row[i][j])
finalboxes.append(lis)

В следующем step мы используем наш список finalboxes. Мы берем каждую коробку на основе изображения, подготавливаем ее к оптическому распознаванию символов, расширяя и разрушая ее, и позволяем pytesseract распознавать содержащиеся в ней строки. Цикл проходит по каждой ячейке и сохраняет значение во внешнем списке.

  # из каждой отдельной ячейки/блока на основе изображения строки извлекаются с помощью pytesseract и сохраняются в списке  external=[] 
для i in range(len(finalboxes)):
для j in range(len(finalboxes [i])):
inner=''
if(len(finalboxes[i][j])==0):
external.append(' ') else:
для k в диапазоне(len(finalboxes[i ][j])) :
y,x,w,h = finalboxes[i][j][k][0],finalboxes[i][j][k][1], finalboxes[i][j ][k][2],finalboxes[i][j][k][3]
finalimg = bitnot[x:x+h, y:y+w]
ядро ​​= cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2, 1))
border = cv2.copyMakeBorder(finalimg,2,2,2,2, cv2.BORDER_CONSTANT,value=[255,255])
resizing = cv2.resize(border, None, fx = 2, fy = 2, интерполяция = cv2.INTER_CUBIC)
расширение = cv2.dilate (изменение размера, ядро, итерации = 1)
эрозия = cv2.erode (расширение, ядро, итерации = 1)

выход = pytesseract.image_to_string (эрозия)
if(len(out)==0):
out = pytesseract. image_to_string(erusion, config='--psm 3')
внутренний = внутренний +" "+ внешний

.append(inner)

Последним шагом является преобразование списка в фрейм данных и сохранение его в файл excel.

  # Создание кадра данных сгенерированного списка OCR 
arr = np.array(outer)
dataframe = pd.DataFrame(arr.reshape(len(row),countcol))
print(dataframe)
data = dataframe .style.set_properties(align="left") #Преобразование в excel-файл
data.to_excel("/Users/YOURPATH/output.xlsx")
Конечный кадр данных в терминале.Окончательный файл Excel, содержащий все ячейки.

Вот оно! Теперь ваша таблица должна быть сохранена в кадре данных и в файле Excel и может использоваться для обработки естественного языка, для дальнейшего анализа с помощью статистики или просто для редактирования. Это работает для таблиц с четкой и простой структурой. В случае, если ваша таблица имеет необычную структуру, в том смысле, что многие ячейки объединены, размер ячеек сильно различается или используется много цветов, алгоритм может быть принят. Кроме того, OCR (pytesseract) почти идеально подходит для распознавания компьютерных шрифтов. Однако если у вас есть таблицы, содержащие рукописный ввод, результаты могут отличаться.

Если вы используете его для своих собственных таблиц, дайте мне знать, как это работает.

Обнаружение таблиц и извлечение табличных данных из отсканированных изображений документов | Дипак Кумар Тивари | Analytics Vidhya

В настоящее время для проверки загружается отсканированное фото в виде файла pdf или doc. Таким образом, сотрудники вручную извлекали данные заявителя из документа, что утомительно и требует много времени, что увеличивает затраты на рабочую силу и неэффективное время обработки данных.Поэтому извлечение информации из документов с помощью ДО оказывается востребованным.

В основном мы ищем любую полезную информацию, если она существует в
части изображения таблицы. Поэтому требуется оцифровка изображения, чтобы его можно было обработать на компьютере, для проведения экспериментов с DL играет важную роль. Варьирование структуры таблицы на разных изображениях и визуальное разделение таблицы с идентификацией структуры делают это очень сложным.

1.Бизнес-задача
2. Краткое введение в архитектуру TableNet
3. Формулировка машинного обучения
4. Исследовательский анализ данных:
5. Показатель производительности
6. Мой подход
7. Пошаговое руководство по модели
8. Извлечение данных
9. Развертывание
10. Будущая работа
11. Ссылки

В настоящее время, с расширением использования сотовых телефонов и сканеров для фото и загрузки документов, потребность в извлечении неструктурированного файла необходимой информации, т. е. файлов, содержащих полезную информацию в виде таблицы, становится очевидной. в чрезмерно необходимом.Сложно извлечь информацию из табличных данных, что делает использование современной техники глубокого обучения для игры. В этой проблеме мы сталкиваемся с двумя вещами. один заключается в обнаружении точной таблицы из документа, а другой - в успешном извлечении данных из него.

Успешное выполнение этой задачи еще не выполнено, так как обнаружение таблицы — это простая часть, а извлечение данных из структуры (строки и столбцы) — сложная часть. В этом тематическом исследовании мы будем обсуждать Deep Learning TableNet: новую сквозную модель глубокого обучения как для обнаружения таблиц, так и для распознавания структур.

В соответствии с постановкой бизнес-задачи, нашим входом является файл изображения для модели, мы получим два выхода, т.е. в отношении обнаружения таблицы и идентификации табличной структуры (строки и столбцы). Это попиксельное обнаружение табличного фрагмента изображения, в то время как распознавание табличной структуры включает сегментацию отдельных строк и столбцов в обнаруженной таблице. Модель состоит из двух частей: кодера и декодера. Предварительно обученная модель VGG19 представлена ​​в качестве базовой модели кодировщика.

Две ветви выводят выходные данные кодирования в качестве входных данных декодера, которые, наконец, предсказывают сегментацию области таблицы и сегментацию столбцов в области таблицы соответственно. При обучении общие общие веса слоев часто обновляются градиентом, полученным как от кодера, так и от декодера, а вес каждого слоя декодера обновляется отдельно. Обучение предварительно обученной модели VGG19 может повысить производительность. Архитектура

TableNet

с визуализацией выглядит примерно так, как показано ниже.

TableNet с визуализацией

Архитектура предназначена для прогнозирования двух выходных данных, т. е. обнаружения таблицы и идентификации структуры. только обнаружение вывода столбца может привести к большому количеству ложных срабатываний, а вывод может не соответствовать фактическим фактам. Таким образом, сверточный фильтр, обнаруживающий таблицу, усиливается фильтром обнаружения столбцов и, следовательно, также помогает обнаруживать столбцы.

Таким образом, от архитектора, показанного выше, два декодера совместно используют общий уровень кодировщика. Выход кодера вводится как вход функции декодера, за которым следует слой свертки, а затем объединяется с 4-м слоем максимального объединения из уровня кодера. Затем он подвергается повышающей дискретизации до желаемой формы с помощью 3-го максимального уровня пула кодировщика и выполняет конкатенацию, после чего следует слой повышающей дискретизации и, наконец, Conv2DTranspose, чтобы соответствовать форме входных данных модели.

Это попиксельное сравнение реальных данных с предсказанными результатами. он также сообщает, насколько точно модель предсказывает структуру таблицы. Следовательно, это проблема классификации.

Источник данных:

  1. ICDAR_2017_table_dataset: https://github.com/mawanda-jun/TableTrainNet/tree/master/dataset
  2. Набор данных сурка: https://www.icst.pku.edu.cn/cpdp/sjzy/index.htm

Описание данных:

состоит из изображения и соответствующей ему аннотации, которая указывает координату таблицы, представленной на изображении. Изображения представлены в формате .bmp, а файл аннотаций — в файле .xml.

Общее количество изображений ICDAR 2017 совпадает с соответствующим файлом аннотаций. Всего в наборе данных о сурках отсутствует 14 файлов аннотаций.

мы проверим набор данных сурка:

показ случайного файла изображения из набора данных сурка:

Исходное изображение

Отображение соответствующей таблицы и маски столбца:

Построение графика, который представляет диапазон высоты и ширины общих изображений:

Диапазон высоты изображения находится между 600–1000, а диапазон ширины изображения — между 800–1000.Мы изменим изображение до 1024 * 1024, так как вход модели должен иметь ту же форму, что и требуется.

Теперь мы проверим другой набор данных из ICDAR-2017:

показ случайного файла изображения из набора данных ICDAR-2017:

Исходное изображение

Показ соответствующей маски таблицы:

Маска таблицы

К сожалению, из файла аннотации мы можем только извлечь маски таблиц. Согласно исследовательскому документу, набор данных ICDAR-2017 используется для целей тестирования, а набор данных о сурках используется для обучения модели.

производительность модели подтверждается оценкой f1, точностью и полнотой.

После изучения исследовательской работы, о которой я упоминал выше, я пришел к первому подходу. Согласно постановке бизнес-задачи, мы должны предсказать маску таблицы и распознавание структуры (строки и столбца). Поскольку есть два набора данных, один из которых используется для обучения модели, а другой — для тестирования модели. Из графика, который я построил для высоты и ширины, нам нужно изменить размер всех изображений до 1024 * 1024.Во-первых, нам нужно извлечь маску таблицы и столбца из файла аннотации, которую нам нужно сравнить с прогнозируемым результатом.

Архитектор моделей состоит из двух частей: кодирования и декодера. Мы используем предварительно обученный VGG19 до узкого места, которое дополнительно расширяется двумя (1x1) слоями свертки с активацией ReLU, за которыми следует слой отсева с вероятностью 0,8. из него выходят две ветви декодера. Выход кодера вводится как вход функции декодера, за которым следует слой свертки, а затем объединяется с 4-м слоем максимального объединения из уровня кодера. Затем он подвергается повышающей дискретизации до желаемой формы с помощью 3-го максимального уровня пула кодировщика и выполняет конкатенацию, после чего следует слой повышающей дискретизации и, наконец, Conv2DTranspose, чтобы соответствовать форме входных данных модели.

В исследовательской работе нам предлагается использовать Адама в качестве оптимизатора с параметрами бета1=0,9, бета2=0,999 и эпсилон=1e-08. нам нужно создать отдельный файл, в котором хранятся все файлы, включая изображение и соответствующую ему таблицу, а также маску столбца. Во время конвейера данных мы получим файл из заданного места и должны создать загрузчик данных в пакетном режиме.Нам нужно создать конвейер данных с использованием TensorFlow API, который внутренне отправляет данные для обучения модели, а также для повышения производительности.

Нам нужно разделить набор данных о сурках на поезда и протестировать в соотношении 9:1, так как данных очень мало. Производительность модели подтверждается оценкой f1, точностью и полнотой. мы должны обучать модель с большой эпохой, поскольку данных меньше, и мы должны максимизировать оценку f1.

Поскольку мы знаем, что для модели планшета есть два вывода, нам нужно создать конвейер данных с использованием TensorFlow API таким образом, чтобы он вводил изображение и соответствующую ему маску для сравнения с результатом.Итак, приведенный ниже код представляет собой весь конвейер данных для создания загрузчика данных.

Конвейер данных для модели

Добавлена ​​предварительно обученная модель VGG19 до тех пор, пока узкое место не будет взято в качестве базовой модели с небольшим слоем свертки. входное изображение формы 1024 * 1024 передается в модель, и из модели ожидаются два выхода. Первый вывод, который является маской таблицы, обнаруживается, существует ли таблица в данном изображении или нет, а второй вывод, который является маской столбца, идентифицирует строку и столбец в таблице.

Идея выполнения двух выходных данных заключается в том, что без обнаружения таблицы вывод масок столбцов может привести к увеличению числа ложных срабатываний, что нарушит работу модели, и мы можем не получить данные из таблицы. Таким образом, обнаружение таблиц усилило декодер столбцов для определения правильного распознавания строк и столбцов.

Ниже приведен код создания модели.

Отображение графика обучения:

График обучения маски таблицы, маски столбца и общих потерь соответственно

Во-первых, два — это потери относительно маски таблицы и столбца, а последний — для общих потерь наборов данных для обучения и тестирования.График построен между потерями и количеством эпох. Как видно из графика, для всех графиков после того, как эпоха дошла до эпохи 75, потери оказались стабильными. потери в обнаружении столбца колеблются до последнего, что означает необходимость дополнительного обучения.

После обучения модели с 200 эпохами прогнозируется выходная модель.

Исходное изображение :

Прогнозируемое изображение :

Поскольку метрика производительности будет проверять, насколько эффективно должна выполняться работа модели с помощью точности, полноты и f1-оценки.

, поэтому ниже приведены результаты для данной модели.

Сравнение модели планшета с AlexNet просто для того, чтобы увидеть, как работает планшет по сравнению с другой моделью.

После обучения модели с 200 эпохами прогнозируется выходная модель.

Ниже приведены результаты для данной модели.

Я попробовал архитектуру кодировщика AlexNet и слился с декодером, чтобы предсказать маску таблицы и столбца. Соответствующие точность, полнота и оценка f1 для AlexNet не лучше, чем у TableNet.Потери при проверке больше по сравнению с TableNet.

После обучения модели TableNet и определения наилучшего веса одной из основных задач является предсказание таблицы, если она существует на изображении, и если да, то извлечение информации из таблицы в виде CSV-файла.

Итак, для данного изображения, приведенного ниже, является файл CSV из изображения предсказанной таблицы.

CSV-файл соответствующего предсказанного изображения

Я использовал Flask для развертывания этой модели DL.

Я обучил модель TableNet с 200 эпохами, что намного меньше, чем указано в исследовательской работе.Таким образом, точность ставится под угрозу, но все же модель дает оценку f1 95% для маски таблицы и оценку f1 86% для маски столбца. С ограниченной поддержкой графического процессора я не могу работать в течение большего количества эпох, что могло бы увеличить оценку f1, поэтому предсказанная таблица на изображении немного отклоняется от фактической таблицы, и, кроме того, она имеет прямое отношение. влияние на преобразование таблицы в файл CSV.

В соответствии с процедурой, рекомендованной в исследовательской статье, нам нужно обучить модель до 5000 эпох, чтобы мы могли повысить эффективность.Так что в будущем я хотел бы тренировать модель с большим количеством эпох, используя поддержку GPU.

Модель обучения с набором данных сурков, общий объем файла которого составляет 495, что слишком мало, когда мы обучаем модель глубокого обучения. В будущем, если будет больше данных, я буду обучать модель.

Весь файл marmot оказался размытым, поэтому модель не смогла правильно предсказать таблицу, что может быть причиной неправильного предсказания таблицы. Tesseract OCR (pytesseract) работает лучше для изображения с высоким разрешением, поскольку у нас есть изображение с низким разрешением, поэтому мы могли видеть, что для некоторых табличных изображений Tesseract OCR не может правильно преобразовать изображение в текст.

Итак, в заключение, изображение высокого разрешения с большим количеством данных наряду с высокой поддержкой графического процессора могло бы значительно улучшить производительность модели. это те немногие работы, которые я хотел бы сделать в будущем.

  1. TableNet: модель глубокого обучения для сквозного обнаружения таблиц и извлечения табличных данных из отсканированных изображений документов
  2. Сегментация изображений | TensorFlow Core

3. для сквозного тематического исследования

вы можете ознакомиться со всеми подробностями этого тематического исследования по моей ссылке GitHub, которая приведена ниже:

My LinkedIn :

Image-Based Распознавание таблиц: данные, модель и оценка

') переменная голова = документ. getElementsByTagName("голова")[0] var script = document.createElement("сценарий") script.type = "текст/javascript" script.src = "https://buy.springer.com/assets/js/buybox-bundle-52d08dec1e.js" script.id = "ecommerce-scripts-" ​​+ метка времени head.appendChild (скрипт) var buybox = document.querySelector("[data-id=id_"+ метка времени +"]").parentNode ;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(".вариант-покупки")).forEach(initCollapsibles) функция initCollapsibles(подписка, индекс) { var toggle = подписка.querySelector(".цена-варианта-покупки") подписка.classList.remove("расширенный") var form = подписка.querySelector(".форма-варианта-покупки") если (форма) { вар formAction = form.getAttribute("действие") документ. querySelector("#ecommerce-scripts-" ​​+ timestamp).addEventListener("load", bindModal(form, formAction, timestamp, index), false) } var priceInfo = подписка.querySelector(".Информация о цене") var PurchaseOption = toggle.parentElement если (переключить && форма && priceInfo) { toggle.setAttribute("роль", "кнопка") toggle.setAttribute("tabindex", "0") переключать.addEventListener("щелчок", функция (событие) { var expand = toggle.getAttribute("aria-expanded") === "true" || ложный toggle.setAttribute("aria-expanded", !expanded) form.hidden = расширенный если (! расширено) { покупкаOption.classList.add("расширенный") } еще { покупкаOption. classList.удалить ("расширить") } priceInfo.hidden = расширенный }, ложный) } } функция bindModal (форма, formAction, метка времени, индекс) { var weHasBrowserSupport = window.fetch && Array.from функция возврата () { var Buybox = EcommScripts ? EcommScripts.Buybox : ноль var Modal = EcommScripts ? EcommScripts.Модальный: ноль if (weHasBrowserSupport && Buybox && Modal) { var modalID = "ecomm-modal_" + метка времени + "_" + индекс var modal = новый модальный (modalID) modal.domEl.addEventListener («закрыть», закрыть) функция закрыть () { form. querySelector("кнопка[тип=отправить]").фокус() } вар корзинаURL = "/корзина" var cartModalURL = "/cart?messageOnly=1" форма.установить атрибут ( "действие", formAction.replace(cartURL, cartModalURL) ) var formSubmit = Buybox.interceptFormSubmit( Buybox.fetchFormAction(окно.fetch), Buybox.triggerModalAfterAddToCartSuccess(модальный), функция () { форма.removeEventListener («отправить», formSubmit, false) форма.setAttribute( "действие", formAction.replace(cartModalURL, cartURL) ) форма. отправить() } ) form.addEventListener ("отправить", formSubmit, ложь) документ.body.appendChild(modal.domEl) } } } функция initKeyControls() { document.addEventListener ("нажатие клавиши", функция (событие) { if (document.activeElement.classList.contains("цена-варианта-покупки") && (event.code === "Пробел" || event.code === "Enter")) { если (document.activeElement) { мероприятие.предотвратить по умолчанию () документ.activeElement.click() } } }, ложный) } функция InitialStateOpen() { вар buyboxWidth = buybox. offsetWidth ;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(".опция покупки")).forEach(функция (опция, индекс) { var toggle = option.querySelector(".цена-варианта-покупки") вар форма = вариант.querySelector(".форма-варианта-покупки") var priceInfo = option.querySelector(".Информация о цене") если (buyboxWidth > 480) { переключить.щелчок() } еще { если (индекс === 0) { переключить.щелчок() } еще { toggle.setAttribute («ария-расширенная», «ложь») форма.скрытый = "скрытый" priceInfo.hidden = "скрытый" } } }) } начальное состояниеОткрыть() если (window. buyboxInitialized) вернуть window.buyboxInitialized = истина initKeyControls() })()

(PDF) Распознавание таблиц на основе изображений: данные, модель и оценка

Декодер структуры не только

распознает структуру входных таблиц, но и помогает декодеру ячеек сосредоточить свое внимание на правильном

содержимом ячейки.Мы также предлагаем новую

оценочную метрику ЭТДП, которая отражает как производительность

распознавания структуры таблицы, так и распознавания содержимого ячеек.

По сравнению с традиционной метрикой отношения смежности, TEDS

может более точно фиксировать несовпадение ячеек с несколькими сегментами

и ошибки OCR. Предлагаемая модель EDD при обучении

в PubTabNet эффективно распознает сложные структуры таблицы

и извлекает содержимое ячеек из изображения.Доступен PubTabNet

, и мы считаем, что PubTabNet

ускорит будущие разработки в области распознавания таблиц и обеспечит поддержку моделей распознавания таблиц перед обучением.

Наши будущие работы будут сосредоточены на следующих двух направлениях.

Во-первых, текущий набор данных PubTabNet не предоставляет координаты

ячеек таблицы, которые мы планируем дополнить в следующей версии.

Это позволит добавить дополнительную ветвь в сеть EDD

, чтобы также прогнозировать местоположение ячейки.Мы считаем, что эта дополнительная задача

поможет распознавать содержимое ячеек. Кроме того, когда таблицы

доступны в текстовом формате PDF, местоположение ячейки

можно использовать для извлечения содержимого ячейки непосредственно из PDF без

использования OCR, что может улучшить общее качество распознавания

. Во-вторых, модель EDD использует в качестве входных данных изображения таблиц,

, что неявно предполагает, что точное расположение таблиц в

документах задается пользователями.Мы исследуем, как модель EDD

может быть интегрирована с нейронными сетями обнаружения таблиц

для достижения сквозного обнаружения и распознавания таблиц.

ССЫЛКИ

[1] А. Химено Йепес и К. Верспур, «Изучение литературы о генетических вариантах

для курирования: количественная оценка важности дополнительного материала»,

База данных, том. 2014, 2014.

[2] M. Göbel, T. Hassan, E. Oro, and G. Orsi, «ICDAR 2013 table com-

ходатайство», 2013 12th International Conference on Document Analysis

and Recognition.IEEE, 2013 г., стр. 1449–1453.

[3] М. Херст, «Подход на основе ограничений к построению структуры таблицы»,

2003.

[4] Ю. Денг, Д. Розенберг и Г. Манн, end

нейронное научное распознавание таблиц», в 2019 г. Международная конференция

по анализу и распознаванию документов (ICDAR). IEEE, сентябрь 2019 г.,

, стр. 894–901.

[5] С. Р. Касим, Х. Махмуд и Ф. Шафаит, «Переосмысление распознавания таблиц

с использованием графовых нейронных сетей», стр.142–147, сентябрь 2019 г.

[6] J. Fang, X. Tao, Z. Tang, R. Qiu и Y. Liu, «Набор данных, достоверные данные и показатели производительности

для оценки обнаружения таблиц, ” в 2012 г. 10-й Международный семинар IAPR

по системам анализа документов. IEEE, 2012,

, стр. 445–449.

[7] X. Zhong, J. Tang и AJ Yepes, «Publaynet: самый большой набор данных

для анализа макета документа», Международная конференция 2019 г. по анализу и распознаванию документов

(ICDAR).IEEE, сентябрь 2019 г., стр.

1015–1022.

[8] Н. Сигель, Н. Лурье, Р. Пауэр и В. Аммар, «Извлечение научных

цифр с помощью дистанционно контролируемых нейронных сетей», в материалах

18-й конференции ACM/IEEE на совместной конференции по цифровым технологиям. библиотеки. АКМ, 2018,

, стр. 223–232.

[9] Л. Гао, Ю. Хуан, Ю. Ли, К. Ян, Ю. Фан, Х. Дежан, Ф. Клебер,

и Э.-М. Ланг, «Конкурс ICDAR 2019 по обнаружению таблиц и распознаванию

», в 2019 г. Международная конференция по анализу документов

и распознаванию (ICDAR). IEEE, сентябрь 2019 г., стр. 1510–1515.

[10] А. Шахаб, Ф. Шафаит, Т. Кинингер и А. Денгель, «Открытый подход

к бенчмаркингу систем распознавания структуры таблиц», в

Труды 9-го Международного семинара IAPR по документам

Системы анализа. АКМ, 2010, стр. 113–120.

[11] Ю. Хираяма, «Метод анализа структуры таблицы с использованием сопоставления dp»,

в материалах 3-й Международной конференции по анализу документов

и признание, том.2. IEEE, 1995, стр. 583–586.

[12] S. Tupaj, Z. Shi, CH Chang и H. Alam, «Извлечение табличной информации из текстовых файлов», EECS Department, Tufts University, Medford,

USA, 1996.

[13] Дж. Ху, Р. С. Каши, Д. П. Лопрести и Г. Уилфонг, «Независимое обнаружение таблиц в средах

», в Document Recognition and Retrieval

VII, vol. 3967. Международное общество оптики и фотоники, 1999,

, стр. 291–302.

[14] Б.Гатос, Д. Данацас, И. Пратикакис и С. Дж. Перантонис, «Автоматическое обнаружение таблиц

в изображениях документов», Международная конференция по

распознаванию образов и анализу изображений. Спрингер, 2005, стр. 609–618.

[15] Ф. Шафаит и Р. Смит, «Обнаружение таблиц в разнородных документах»,

в материалах 9-го Международного семинара IAPR по системам анализа документов

. АКМ, 2010, стр. 65–72.

[16] С. С. Паливал, Д. Вишванат, Р.Рахул, М. Шарма и Л. Виг,

«Tablenet: модель глубокого обучения для сквозного обнаружения таблиц и

извлечения табличных данных из отсканированных изображений документов», 2019 Inter-

национальная конференция по анализу документов и признание (ICDAR).

IEEE, 2019 г., стр. 128–133.

[17] Т. Кинингер и А. Денгель, «Система распознавания и анализа таблиц t-recs

», в Международном семинаре по системам анализа документов.

Springer, 1998, с.255–270.

[18] Ф. Чезарини, С. Маринай, Л. Сарти и Г. Сода, «Обучаемое расположение таблицы в изображениях документов

», в распознавании объектов, поддерживаемом взаимодействием с пользователем

для сервисных роботов, том. 3. IEEE, 2002, стр. 236–240.

[19] А. К. Сильва, «Изучение богатых скрытых марковских моделей в анализе документа

: расположение таблицы», 10-я Международная конференция по анализу и распознаванию документов

, 2009 г. IEEE, 2009 г., стр. 843–847.

[20] Т.Касар, П. Барлас, С. Адам, К. Шатлен и Т. Паке, «Изучение

для обнаружения таблиц в отсканированных изображениях документов с использованием линейной информации»,

, 12-я Международная конференция по анализу документов, 2013 г., и

Распознавание. IEEE, 2013 г., стр. 1185–1189.

[21] M. Fan и DS Kim, «Обнаружение области таблицы в крупномасштабных файлах PDF

без размеченных данных», CoRR, abs/1506.08891, 2015.

[22] L. Hao, L. Gao, X. Yi и Z. Tang, «Метод обнаружения таблиц для

PDF-документов на основе сверточных нейронных сетей», 12-й семинар IAPR

по системам анализа документов (DAS), 2016 г.IEEE, 2016,

, стр. 287–292.

[23] Д. Хе, С. Коэн, Б. Прайс, Д. Кифер и С. Л. Джайлз, «Многомасштабный

многозадачный fcn для семантической сегментации страниц и обнаружения таблиц», в

2017 14th IAPR Международная конференция по анализу документов и признанию

(ICDAR), vol. 1. IEEE, 2017, стр. 254–261.

[24] И. Кавасидис, К. Пино, С. Палаццо, Ф. Рундо, Д. Джордано, П. Мессина и

К. Спампинато, «Сверточная нейронная сеть на основе значимости для таблицы

и диаграммы обнаружение в оцифрованных документах», на Международной конференции

по анализу и обработке изображений.Спрингер, 2019, стр. 292–302.

[25] К. Тенсмейер, В. И. Морариу, Б. Прайс, С. Коэн и Т. Мартинес,

«Глубокое разделение и слияние для декомпозиции структуры таблицы», в

Международная конференция по анализу и распознаванию документов

, 2019 г.

(ИКДАР). IEEE, 2019 г., стр. 114–121.

[26] С. Рен, К. Хе, Р. Гиршик и Дж. Сан, «Быстрее r-cnn: на пути к обнаружению объектов

в реальном времени с помощью сетей предложений регионов», в Достижениях в области нейронной обработки информации

системы, 2015, с. 91–99.

[27] К. Хе, Г. Гкиоксари, П. Доллар и Р. Гиршик, «Маска r-cnn», в

Материалы международной конференции IEEE по компьютерному зрению,

2017, стр. 2961– 2969.

[28] Дж. Редмон, С. Диввала, Р. Гиршик и А. Фархади, «Вы смотрите на

только один раз: унифицированное обнаружение объектов в реальном времени», в материалах конференции IEEE

по компьютерному зрению. и распознавание образов, 2016, стр. 779–

788.

[29] S. Schreiber, S.Агне, И. Вольф, А. Денгель и С. Ахмед, «Deepdesrt:

Глубокое обучение для обнаружения и распознавания структуры таблиц в изображениях документов

», 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов

, 2017 г. ( ИКДАР), т. 1. IEEE, 2017,

, стр. 1162–1167.

[30] А. Гилани, С. Р. Касим, И. Малик и Ф. Шафаит, «Обнаружение таблиц

с использованием глубокого обучения», в 2017 г. 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов

(ICDAR), vol. 1. IEEE, 2017, стр.

771–776.

[31] PW Staar, M. Dolfi, C. Auer и C. Bekas, «Служба преобразования корпуса

: платформа машинного обучения для приема документов в масштабе»,

VeryPDF Table Extractor OCR — распознавание PDF и изображений символов с OCR и сохранить созданную таблицу в форматах CSV, XLS, HTML, PPTX, DOCX и т. д.

VeryPDF Table Extractor OCR предназначен для извлечения таблиц из отсканированных, обычных PDF-файлов или изображений, а затем распознавания символов в PDF-файлах или изображениях на разных языках с помощью технологии OCR.Он поддерживает рисование линий для распознанных символов и формирование новой таблицы как в системах Windows, так и в Mac OS X. Затем он может сохранить созданную таблицу в форматах файлов CSV, XLS, XLSX, HTML и т. д.

Системное требование

  • Windows 2000 / XP / Server 2003 / Vista / Server 2008 / 7 и более поздние системы, как 32-разрядные, так и 64-разрядные системы.
  • Mac OS X 10.5, 10.6 или 10.7 (Lion)

Основные характеристики

Извлечение таблицы из отсканированного или обычного PDF-документа
  • VeryPDF Table Extractor OCR поддерживает извлечение таблиц из обычного PDF или отсканированного документа PDF с помощью технологии оптического распознавания символов с высокой эффективностью и качеством.В извлеченной таблице вы также можете добавлять или удалять вертикальные линии в соответствии с вашими потребностями.
Устранение перекоса и удаление пятен на входе PDF-документ
  • VeryPDF Table Extractor OCR позволяет исправить перекос входного документа PDF, если он имеет перекос в диапазоне 15 градусов. Он также поддерживает удаление пятен в PDF-документах, полных точек и пятен, с помощью чистых инструментов и, наконец, создание нового чистого документа.
Работает как в системе Windows, так и в системе Mac OS X
  • VeryPDF Table Extractor OCR специально разработан для систем Windows и Mac OS X для разных пользователей. Методы работы и интерфейс этих двух версий одинаковы. Если вы освоите одну версию, вы сможете свободно использовать другую.

Особенности экстрактора таблиц VeryPDF OCR

  • Две версии для пользователей Mac OS X и Windows.
  • Поддержка различных форматов ввода и вывода.
  • Поддержка онлайн-публикаций.
  • Поддержка нескольких языков.
  • Формат исходного файла: PDF, BMP, JPG, JPEG, JPE и GIF.
  • Формат выходного файла: CSV, XLS, HTML, PPTX, DOCX, XLSX, RTF и TXT.
  • Применить правило для текущей страницы ко всем остальным страницам.
  • Разрешить предварительный просмотр и сравнение исходных таблиц с таблицами результатов.
  • Выделение соответствующего исходного текста при нажатии на текст на основном интерфейсе.
  • Поддержка функций увеличения и уменьшения масштаба.
  • Изменить цвет входных файлов на черно-белые, изменив пороговое значение.
  • Очистите входные файлы, полные точек и пятен.
  • Автоматически выравнивать входной файл, если угол наклона меньше 15 градусов.
  • Повернуть входные файлы на разный градус.
  • Повысить качество входного файла.
  • Снимите раму стола.
  • Удалить фон ячейки.
  • Выберите любую область каждой страницы входного файла для OCR.

Создание и проверка доступности PDF, Acrobat Pro

WCAG 2.0 ISO 14289-1 (файл) Методы
1.1.1 Нетекстовое содержимое. (А)
  • 7. 3 относится к содержанию, требующему изменения текста.
  • 7.18.1 параграф четыре касается описаний элементов управления.
  • 7.18.6.2 рассматривает альтернативы мультимедиа на основе времени. Варианты использования Test, Sensory и CAPTCHA решаются с помощью используемых технических средств.
  • 7.1 пункт 1, предложение 2 касается украшения.
1.2.1 Только аудио и только видео (предварительно записанные). (А)
  • 7.18.6.2 рассматривает альтернативы мультимедиа на основе времени. Конкретный дизайн. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
1.2.2 Субтитры (предварительно записанные). (А)
  • 7.18.6.2 относится к альтернативам мультимедиа на основе времени. Конкретный дизайн. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
1.2.3 Аудиоописание или медиа-альтернативный вариант (предварительно записанный). (А)
  • 7.18.6.2 относится к альтернативам мультимедиа на основе времени. Конкретный дизайн. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
1.2.4 Субтитры (живые). (АА)
  • В зависимости от конструкции. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
1.2.5 Описание аудио (записано заранее). (АА)
  • 7.18.6.2 относится к альтернативам мультимедиа на основе времени. Конкретный дизайн. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
1.2.6 Язык жестов (предварительно записанный). (ААА)
  • В зависимости от конструкции. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
 
1.2.7 Расширенное аудиоописание (записано заранее). (ААА)
  • В зависимости от конструкции. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали соответствие
 
1.2.8 Альтернативный носитель (предварительно записанный). (ААА)
  • 7.18.6.2 относится к альтернативам мультимедиа на основе времени. Конкретный дизайн. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
 
1.2.9 Только аудио (Live). (ААА)
  • В зависимости от конструкции. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
 
1.3.1 Информация и отношения. (Уровень А)
  • 7.1 - 7.10 и 7.20 структура адресов и отношения в содержании.
  • 7.17 и 7.18 адресная структура и отношения в аннотациях.
1.3.2 Осмысленная последовательность. (Уровень А)
  • 7.2 Параграф второй касается осмысленной последовательности содержания.
  • 7.17 относится к функциям навигации.
  • 7.18.3 порядок табуляции адресов в аннотациях.
1.3.3 Органолептические характеристики. (Уровень А)
1.4.1 Использование цвета. (Уровень А)
1.4.2 Управление звуком. (Уровень А)
  • В зависимости от конструкции. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
1.4.3 Контраст (минимум). (Уровень АА)
  • 7.1, пункт 6 и примечание 4
1.4.4 Изменение размера текста. (Уровень АА)
1.4.5 Изображения текста. (Уровень АА)
1.4.6 Контрастность (повышенная). (Уровень ААА)  
1.4.7 Низкий фоновый звук или его отсутствие. (Уровень ААА)
  • Хотя в стандарте ISO 14289 этот критерий успеха не рассматривается, для соответствия в формате PDF требуются файлы и программы чтения, соответствующие стандарту ISO 14289.Способ, которым разработчики поддерживают этот критерий успеха в PDF, не определен в ISO 14289 или ISO 32000.
 
1.4.8 Визуальное представление. (Уровень ААА)
  • В зависимости от конструкции. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
 
1.4.9 Изображения текста (без исключений). (Уровень ААА)  
2.1.1 Клавиатура. (Уровень А)
2.1.2 Нет ловушки клавиатуры. (Уровень А)
  • В зависимости от конструкции. Необходимо, чтобы разработчики рассмотрели это положение и обеспечили соответствие.
2.1.3 Клавиатура (без исключений). (Уровень ААА)  
2.2.1 Регулировка времени. (Уровень А)
  • 7.19, параграф три применяется, но, как правило, это правило зависит от конструкции. Необходимо, чтобы разработчики рассмотрели это положение и обеспечили соответствие.
2. 2.2 Пауза, Стоп, Скрыть. (Уровень А)
2.2.3 Нет синхронизации. (Уровень ААА)  
2.2.4 Прерывания. (Уровень ААА)  
2.2.5 Повторная аутентификация. (Уровень ААА)  
2.3.1 Три вспышки или ниже порогового значения. (Уровень А)
2.3.2 Три мигания (уровень AAA)  
2.4.1 Блоки обхода. (Уровень А)
  • Неприменимо, если PDF-файл не содержит повторяющегося реального содержимого. Содержимое страницы, такое как верхние и нижние колонтитулы, должно соответствовать стандарту 7.8.
2.4.2 Страница под названием. (Уровень А)
2.4.3 Порядок фокусировки. (Уровень А)
  • 7.1, п. 2, 7.18.1; п. 2, 7.18.3
2.4.4 Назначение ссылки (в контексте). (Уровень А)
2.4.5 Несколько путей.(Уровень АА)
  • PDF-файлы могут соответствовать этому положению несколькими способами, включая контуры (7.17), ссылки (7.18.5) и метки страниц.
2.4.6 Заголовки и ярлыки. (Уровень АА)
2.4.7 Фокус Видимый. (Уровень АА)
2.4.8 Расположение. (Уровень ААА)  
2.4.9 Цель ссылки (только ссылка). (Уровень ААА)  
2.4.10 Заголовки разделов. (Уровень ААА)  
3.1.1 Язык страницы. (Уровень А)
3.1.2 Язык деталей. (Уровень АА)
3.1.3 Необычные слова. (Уровень ААА)
  • Не рассматривается в ISO 14289.См. ISO 32000-1, раздел 14.9.5.
 
3.1.4 Сокращения. (Уровень ААА)
  • Не рассматривается в ISO 14289. См. ISO 32000-1, раздел 14.9.5.
 
3.1.5 Уровень чтения. (Уровень ААА)
  • Нет влияния на поддержку специальных возможностей. Это правило зависит от дизайна. Необходимо, чтобы авторы приложений или документов учитывали это положение и обеспечивали соответствие.
 
3.1.6 Произношение. (Уровень ААА)
  • PDF предоставляет несколько механизмов для развертывания мультимедиа и другие варианты помощи произношению. Конкретный дизайн. Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
 
3.2.1 В фокусе. (Уровень А)
3.2.2 При вводе. (Уровень А)
3.2.3 Последовательная навигация. (Уровень АА)
3.2.4 Непротиворечивая идентификация. (Уровень АА)
3.2.5 Изменение по запросу. (Уровень ААА)  
3.3.1 Идентификация ошибок. (Уровень А)
  • В зависимости от конструкции.Необходимо, чтобы авторы и разработчики учитывали это положение и обеспечивали его соответствие.
3.3.2 Этикетки или инструкции (уровень A)  
4.

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.