paddleocr表格识别

### 如何使用PaddleOCR实现表格识别功能 #### 安装依赖包为了使用 PaddleOCR 进行表格识别，首先需要安装必要的 Python 库。可以通过 pip 工具来完成这些库的安装。 ```bash pip install paddleocr ``` 此命令会下载并安装 PaddleOCR 及其所需的全部依赖项[^1]。 #### 初始化 PaddleOCR 实例创建一个新的Python脚本文件，在其中引入`paddleocr`模块，并初始化一个 `PPStructure` 类实例用于处理表格数据： ```python from paddleocr import PPStructure, draw_structure_result table_engine = PPStructure(show_log=True) ``` 这段代码设置了日志显示选项以便观察程序运行状态，并建立了专门针对结构化文档（如表格）分析的对象[^4]。 #### 加载待处理图像或PDF文件准备要解析的目标文件路径字符串变量 `img_path` 或者对于 PDF 文件则指定页面编号参数 `page_num`: ```python img_path = 'path_to_your_image_or_pdf_file' pages = [0] # 如果是PDF，则指明具体页码；如果是图片则忽略该参数 ``` 这里假设目标是一个本地存储位置上的图像或者多页PDF文档的一部分[^3]。 #### 执行表格识别过程调用之前定义好的引擎对象的方法来进行实际的数据抽取工作： ```python result = table_engine(img_path, pages=pages) for line in result: print(line) ``` 上述循环遍历返回的结果列表并将每一行的内容打印出来查看效果。每条记录通常包含了单元格的位置坐标、文本内容以及其他可能存在的属性信息等字段[^2]。 #### 结果可视化展示 (可选) 如果希望直观地看到检测到的区域标记在原始输入之上的话，可以借助辅助函数绘制边界框图形表示形式： ```python import cv2 from PIL import Image image = Image.open(img_path).convert('RGB') im_show = draw_structure_result(image, result) im_show = Image.fromarray(im_show) im_show.save('output/result.jpg') cv2.imshow('Table Detection Result', im_show) cv2.waitKey(0) ``` 通过这种方式可以在原图上叠加标注出各个表格外形轮廓线及其内部文字描述部分，方便后续人工审核确认准确性。

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