python版面分析工具layout parser 的安装和使用

一、安装命令:

python -m pip install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl

二、基本使用

import datetime#引入依赖
import os
import fitz  # fitz就是pip install PyMuPDF
import cv2
import shutil
from paddleocr import PPStructure,draw_structure_result,save_structure_res
def pyMuPDF_fitz(pdfPath, imagePath):#pdf转图片
    startTime_pdf2img = datetime.datetime.now()  # 开始时间

    print("imagePath=" + imagePath)
    pdfDoc = fitz.open(pdfPath)
    for pg in range(pdfDoc.pageCount):
        page = pdfDoc[pg]
        rotate = int(0)
        # 每个尺寸的缩放系数为4，这将为我们生成分辨率提高4的图像。
        # 此处若是不做设置，默认图片大小为：792X612, dpi=96
        zoom_x = 4  # (1.33333333-->1056x816)   (2-->1584x1224)
        zoom_y = 4
        mat = fitz.Matrix(zoom_x, zoom_y).preRotate(rotate)
        pix = page.getPixmap(matrix=mat, alpha=False)

        if not os.path.exists(imagePath):  # 判断存放图片的文件夹是否存在
            os.makedirs(imagePath)  # 若图片文件夹不存在就创建

        pix.writePNG(imagePath + '/' + 'images_%s.png' % pg)  # 将图片写入指定的文件夹内

    endTime_pdf2img = datetime.datetime.now()  # 结束时间
    print('pdf转图片时间=', (endTime_pdf2img - startTime_pdf2img).seconds)
   pdfDir = './pdf'

def gci(filepath):
#遍历filepath下所有文件  
    files = os.listdir(filepath)  
    for fi in files:
        # 将转换的图片保存到对应imgs的对应子目录下     
        pyMuPDF_fitz(os.path.join(filepath,fi), os.path.join('imgs',fi[:-4]))
 

PP-Structure简介
layout-parser是一个可分析复杂文档结构然后进行处理的工具包,主要特性如下:

• 支持以图片形式分析版面,可以划分文字表格、标题、图片以及列表五大类
• 支持文字、标题、图片以及列表区域提取为文字字段（与PP-OCR联合使用）
• 支持表格区域进行结构化分析，最终结果输出Excel文件
• 支持python whl包和命令行两种方式，简单易用
• 支持版面分析和表格结构化两类任务自定义训练

import cv2
import layoutparser as lp
image = cv2.imread('imgs/2001.11314/images_3.png')
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)

分析结果

识别结构:

table_engine = PPStructure(show_log=True)

save_folder = './result'
img_dir = './imgs'

files = os.listdir(img_dir)  
for fi in files:
    # 找到文件对应子目录
    # print(fi)
    fi_d = os.path.join(img_dir,fi)  
    # print(fi_d)  
    for img in os.listdir(fi_d):
        img_path = os.path.join(fi_d,img)
        img = cv2.imread(img_path)
        result = table_engine(img)
        # 保存在每张图片对应的子目录下
        save_structure_res(result, os.path.join(save_folder,fi),os.path.basename(img_path).split('.')[0])