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版面分析使用说明

1. 安装whl包

2. 使用

3. 后处理

4. 指标

5. 训练版面分析模型

1. 安装whl包

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

2. 使用

使用layoutparser识别给定文档的布局：

import cv2
import layoutparser as lp
image = cv2.imread("doc/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：

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
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 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 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。

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：

# 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：

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

5. 训练版面分析模型

上述模型基于PaddleDetection 训练，如果您想训练自己的版面分析模型，请参考：train_layoutparser_model