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AI文档识别技术之表格识别(一)
文章目录
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- AI文档识别技术之表格识别(一)
- 1. 表格识别原理介绍
- 1.1 表格类型分类
- 1.2 识别原理
- 2. 整体识别流程
- 2.1 流程图
- 2.2 图像处理部分大致流程
- 3. 将表格转换为html与json格式输出
- 3.1 html格式
- 3.2 json格式
- 3.3 表格识别实例
前言
此文章主要介绍DocumentAI表格识别的V1版本，通过DocumentAI表格识别实现表格检测并实现表格还原结构
- 表格检测：检测表格在图片中所处的区域
- 表格还原结构：通过表格图片还原表格的结构信息，主要包括（行数，列数，合并单元格数）
目前DocumentAI表格识别已实现V2版本，大幅提升标准表格的识别准确率，具体信息会在下一篇blog中再具体说明
1. 表格识别原理介绍
1.1 表格类型分类
在现实生活中，表格大小、种类与样式复杂多样，例如表格中存在不同的背景填充，不同的行列合并方法，不同的内容文本类型等，并且现有文档既包括现代的、电子的文档，也有历史的、扫描的手写文档，它们的文档样式、所处光照环境以及纹理等都有比较大的差异，表格识别一直是文档识别领域的研究难点。
DocumentAI表格识别将表格分为两类，一种为标准表格，另一种为非标准表格：
- 标准表格：表格边框完整，表格内线完整且清晰，无需人为再添加表格线条做表格内容分割
标准表格图片
- 非标准表格：缺少表格边框或者表格内线，表格线条不清晰，需要人为添加表格线条分割表格内容，例如下面的表格就缺少很多的横线与竖线
非标准图片
1.2 识别原理
DocumentAI通过结合AI与传统算法实现表格识别，主要用到的AI能力与算法有：
- AI：版面分析能力（通过AI版面分析检测表格在图片内所处的区域）
- AI：OCR能力（通过OCR实现识别表格内容）
- 算法：图像处理算法（通过结合图像处理算法辅助获取表格结构信息）
通过以上的AI与算法再结合一些表格识别算法即可实现通用表格识别，同时支持识别标准表格与非标准表格
2. 整体识别流程
2.1 流程图
2.2 图像处理部分大致流程
图像处理的大致流程为：
- 对输入的表格图片进行预处理
- 通过形态学算法过滤非线条信息
- 检测线条与block得到表格的基础信息
3. 将表格转换为html与json格式输出
3.1 html格式
通过输出表格的html格式更方便用户的结果可视化与调试
3.2 json格式
通过json格式更方便的在各语言之间传输表格数据
3.3 表格识别实例
原图
html展示结果
{
“type”: “table_with_line”, //表格类型
“angle”: 0, //表格倾斜角度
“width”: 572, //表格宽度
“height”: 93, //表格高度
“rows”: 3, //表格行数
“cols”: 3, //表格列数
“position”: [111, 266, 683, 266, 683, 359, 111, 359], //表格位置
“height_of_rows”: [32, 30, 31], //表格每一行的高度
“width_of_cols”: [190, 190, 191], //表格每一列的宽度
“table_cells”: [ //表格内所有单元格的信息
{
“start_row”: 1, //单元格所在开始行号
“end_row”: 1, //单元格所在结束行号
“start_col”: 1, //单元格所在开始列号
“end_col”: 1, //单元格所在结束列号
“text”: “”, //单元格文本内容
“position”: [0, 0, 190, 0, 190, 32, 0, 32], //单元格位置
“lines”: [] //单元格文本行信息
},
…, // 其余单元格
{
“start_row”: 3,
“end_row”: 3,
“start_col”: 3,
“end_col”: 3,
“text”: “23%”,
“position”: [380, 62, 571, 62, 571, 93, 380, 93],
“lines”: [
{
“text”: “23%”,
“score”: 1,
“position”: [458, 70, 491, 70, 491, 93, 458, 93]
}
]
}
]
}
表格json结果