mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
synced 2025-11-03 19:29:18 +00:00
134 lines
6.0 KiB
Markdown
134 lines
6.0 KiB
Markdown
[English](README.md) | 简体中文
|
||
|
||
# 版面分析使用说明
|
||
|
||
- [1. 安装whl包](#1)
|
||
- [2. 使用](#2)
|
||
- [3. 后处理](#3)
|
||
- [4. 指标](#4)
|
||
- [5. 训练版面分析模型](#5)
|
||
|
||
|
||
<a name="1"></a>
|
||
## 1. 安装whl包
|
||
```bash
|
||
pip install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
|
||
```
|
||
|
||
<a name="2"></a>
|
||
## 2. 使用
|
||
|
||
使用layoutparser识别给定文档的布局：
|
||
|
||
```python
|
||
import cv2
|
||
import layoutparser as lp
|
||
image = cv2.imread("ppstructure/docs/table/layout.jpg")
|
||
image = image[..., ::-1]
|
||
|
||
# 加载模型
|
||
model = lp.PaddleDetectionLayoutModel(config_path="lp://PubLayNet/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_publaynet/config",
|
||
threshold=0.5,
|
||
label_map={0: "Text", 1: "Title", 2: "List", 3:"Table", 4:"Figure"},
|
||
enforce_cpu=False,
|
||
enable_mkldnn=True)
|
||
# 检测
|
||
layout = model.detect(image)
|
||
|
||
# 显示结果
|
||
show_img = lp.draw_box(image, layout, box_width=3, show_element_type=True)
|
||
show_img.show()
|
||
```
|
||
|
||
下图展示了结果，不同颜色的检测框表示不同的类别，并通过`show_element_type`在框的左上角显示具体类别：
|
||
|
||
<div align="center">
|
||
<img src="../docs/table/result_all.jpg" width = "600" />
|
||
</div>
|
||
|
||
`PaddleDetectionLayoutModel`函数参数说明如下:
|
||
|
||
| 参数 | 含义 | 默认值 | 备注 |
|
||
| :------------: | :-------------------------: | :---------: | :----------------------------------------------------------: |
|
||
| config_path | 模型配置路径 | None | 指定config_path会自动下载模型(仅第一次，之后模型存在，不会再下载) |
|
||
| model_path | 模型路径 | None | 本地模型路径，config_path和model_path必须设置一个，不能同时为None |
|
||
| threshold | 预测得分的阈值 | 0.5 | \ |
|
||
| input_shape | reshape之后图片尺寸 | [3,640,640] | \ |
|
||
| batch_size | 测试batch size | 1 | \ |
|
||
| label_map | 类别映射表 | None | 设置config_path时，可以为None，根据数据集名称自动获取label_map,设置model_path时需要手动指定 |
|
||
| enforce_cpu | 代码是否使用CPU运行 | False | 设置为False表示使用GPU，True表示强制使用CPU |
|
||
| enforce_mkldnn | CPU预测中是否开启MKLDNN加速 | True | \ |
|
||
| thread_num | 设置CPU线程数 | 10 | \ |
|
||
|
||
目前支持以下几种模型配置和label map，您可以通过修改 `--config_path`和 `--label_map`使用这些模型，从而检测不同类型的内容：
|
||
|
||
| dataset | config_path | label_map |
|
||
| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- |
|
||
| [TableBank](https://doc-analysis.github.io/tablebank-page/index.html) word | lp://TableBank/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_word/config | {0:"Table"} |
|
||
| TableBank latex | lp://TableBank/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_latex/config | {0:"Table"} |
|
||
| [PubLayNet](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubLayNet) | lp://PubLayNet/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_publaynet/config | {0: "Text", 1: "Title", 2: "List", 3:"Table", 4:"Figure"} |
|
||
|
||
* TableBank word和TableBank latex分别在word文档、latex文档数据集训练；
|
||
* 下载的TableBank数据集里同时包含word和latex。
|
||
|
||
<a name="3"></a>
|
||
## 3. 后处理
|
||
|
||
版面分析检测包含多个类别，如果只想获取指定类别(如"Text"类别)的检测框、可以使用下述代码：
|
||
|
||
```python
|
||
# 接上面代码
|
||
# 首先过滤特定文本类型的区域
|
||
text_blocks = lp.Layout([b for b in layout if b.type=='Text'])
|
||
figure_blocks = lp.Layout([b for b in layout if b.type=='Figure'])
|
||
|
||
# 因为在图像区域内可能检测到文本区域，所以只需要删除它们
|
||
text_blocks = lp.Layout([b for b in text_blocks \
|
||
if not any(b.is_in(b_fig) for b_fig in figure_blocks)])
|
||
|
||
# 对文本区域排序并分配id
|
||
h, w = image.shape[:2]
|
||
|
||
left_interval = lp.Interval(0, w/2*1.05, axis='x').put_on_canvas(image)
|
||
|
||
left_blocks = text_blocks.filter_by(left_interval, center=True)
|
||
left_blocks.sort(key = lambda b:b.coordinates[1])
|
||
|
||
right_blocks = [b for b in text_blocks if b not in left_blocks]
|
||
right_blocks.sort(key = lambda b:b.coordinates[1])
|
||
|
||
# 最终合并两个列表，并按顺序添加索引
|
||
text_blocks = lp.Layout([b.set(id = idx) for idx, b in enumerate(left_blocks + right_blocks)])
|
||
|
||
# 显示结果
|
||
show_img = lp.draw_box(image, text_blocks,
|
||
box_width=3,
|
||
show_element_id=True)
|
||
show_img.show()
|
||
```
|
||
|
||
显示只有"Text"类别的结果：
|
||
|
||
<div align="center">
|
||
<img src="../docs/table/result_text.jpg" width = "600" />
|
||
</div>
|
||
|
||
<a name="4"></a>
|
||
## 4. 指标
|
||
|
||
| Dataset | mAP | CPU time cost | GPU time cost |
|
||
| --------- | ---- | ------------- | ------------- |
|
||
| PubLayNet | 93.6 | 1713.7ms | 66.6ms |
|
||
| TableBank | 96.2 | 1968.4ms | 65.1ms |
|
||
|
||
**Envrionment：**
|
||
|
||
**CPU：** Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz，24core
|
||
|
||
**GPU：** a single NVIDIA Tesla P40
|
||
|
||
<a name="5"></a>
|
||
## 5. 训练版面分析模型
|
||
|
||
上述模型基于[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection) 训练，如果您想训练自己的版面分析模型，请参考：[train_layoutparser_model](train_layoutparser_model_ch.md)
|