OCR实践-问卷表格统计

前言

书接上文

1. OCR实践—PaddleOCR
2. OCR实践-Table-Transformer

本项目代码已开源 放在 Github上，欢迎参考使用，Star

https://github.com/caibucai22/TableAnalysisTool

主要功能说明：对手动拍照的问卷图片进行统计分数（对应分数打对号），单张问卷各项得分写入excel文件，并汇总所有图片得分到 excel

模型

基于前面的模型知识，完成了这一需求

首先涉及到的模型（在技术测试过程中，也发现了一些效果更好的模型，放在后续迭代过程中加入）

表格定位模型，使用ppstructure

表格特征编码模型和表格结构识别模型 分别是 Detr，和 微软的table-transformer-structure-recognition

字符识别模型，使用 PaddleOCR

对号处理模型，使用 微调的Yolov8n-cls（Yolov8n-det 也可以）

模型的加载统一放在 ModelManager.py 中实现

UI

UI，是用pyqt5简单实现的界面，主要包括

简单的进度展示

简单的图像状态展示

处理图像展示

打开单张图片、打开文件夹、以及 开始处理的三个按钮

其中模型加载，以及表格图像处理都是耗时操作，为了避免主进程阻塞，导致界面卡住，使用了 Worker 封装然后用线程执行，多提升点用户体验，在Workers.py 中定义

UI层逻辑

模型加载

self.model: TableProcessModel = None
self.thread = None
self.worker = None# load model by thread
self.load_model()

load_model函数

def load_model(self):self.thread = QThread()self.worker = ModelLoadWorker()self.worker.moveToThread(self.thread)# connectself.worker.model_loaded.connect(self.on_model_loaded)self.thread.started.connect(self.worker.run)self.thread.finished.connect(self.thread.deleteLater)#self.thread.start()

表格处理

def process_images_v2(self):if self.model is None:QMessageBox.information(self, 'info', "Model has not been loaded successfully! Please wait")returnif len(self.images_need_process) == 0:QMessageBox.information(self, 'info', "No Image loaded! Please load images")returnself.process_button.setEnabled(False)self.thread = QThread()self.worker = ImageProcessWorker(self.images_need_process, self.model, log=True)self.worker.moveToThread(self.thread)self.worker.image_processed.connect(self.update_ui)self.worker.finished.connect(self.on_processing_finished)self.worker.show_signal.connect(self.load_image_on_screen)self.thread.started.connect(self.worker.run)self.thread.start()

模型加载Worker

class ModelLoadWorker(QObject):model_loaded = pyqtSignal(object)def __init__(self):super().__init__()self.model = Nonedef run(self):try:self.model = TableProcessModel()except Exception as e:print('error loading model', e)else:self.model_loaded.emit(self.model)

如有问题，欢迎留言、私信或加群交流【群号：392784757】

Workers

图像（表格）处理 Worker

class ImageProcessWorker(QObject):image_processed = pyqtSignal(str)finished = pyqtSignal()show_signal = pyqtSignal(int)def __init__(self, images, model:TableProcessModel,log=False):super().__init__()self.images = imagesself.processor = modelself.log = log@pyqtSlot()def run(self):for i, image_path in enumerate(self.images):try:self.show_signal.emit(i)# 处理图片if self.log:print('processing ', image_path, '--->', end='')self.processor.run(image_path)if self.log:print('done')time.sleep(0.5)self.image_processed.emit(f"Processed: {image_path}")except Exception as e:self.image_processed.emit(f"Error processing {image_path}: {str(e)}")self.finished.emit()  # 处理完成

在具体执行时，交由线程处理，避免了主线程的阻塞

表格处理模块 TableProcess.py

涉及到的模型，表格定位模型、表格特征编码和表格结构识别模型

其中表格处理模块 在完成结构识别后，会调用统计分数模块，二者存在一定的低耦合性，但主要逻辑还是互相分离，比较清晰，也方便适配其他业务逻辑，只需要修改或添加 后面的业务模块，如统计分数

统一调用接口

def run(self, next_image_path):try:self.reset_results()self.image_path = next_image_pathself.load_image()self.initialize_cache_dir()self.run_parse_table()self.score_eval.eval_score()self.score_eval.to_xlsx()except Exception as e:print('run error ', e)

核心函数 run_parse_table()

def run_parse_table(self):table_image = self.infer_locate_table() # bgrif len(self.locate_table_bbox) == 0:raise Exception("定位表格失败")table_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(table_image,cv2.COLOR_BGR2RGB))target_sizes = [table_image.size[::-1]]self.encoding_for_table_split(table_image)if self.table_split_result['encoding'] is None:raise Exception("表格特征编码失败")self.infer_split(self.table_split_result['encoding'], target_sizes)if len(self.table_split_result.keys()) <= 1:raise Exception("表格切分失败")self.parse_table_split_result()# visualize first for debugif CACHE:self.draw_boxs(table_image.copy(), cut_cell=False)self.setup_score_eval(table_image)

整体流程：表格定位 -> 表格图像编码 -> 表格结构识别 -> 表格分数评估

中间图，settings.py 中提供了 CACHE = True 开启，默认False 关闭

其中

self.infer_locate_table()

self.encoding_for_table_split(table_image)

self.infer_split(self.table_split_result[‘encoding’], target_sizes)

分别涉及了模型的推理

完整代码，请前往 Github 下载查看

统计分数模块 ScoreEvaluation.py

涉及到的模块，字符识别模型、对号处理模型

主要函数 eval_score()

def eval_score(self):for row_i in range(self.n_row):if row_i == 0:continuescore_boxs = self.cells[row_i*self.n_col +self.score_col_start_idx:row_i*self.n_col+self.score_col_end_idx+1]line_score = self.eval_line_score(score_boxs)self.row_scores.append(line_score)self.score_history.append((f'{self.cur_image_name}_score.xlsx', sum(self.row_scores)))

eval_line_score() 评估每一行得分，涉及到模型推理，以及顺序的判断

完整代码，请前往 Github 下载查看

性能测试

4060 8G 16G RAM i9-13900HX

100张图片 GPU _{3.5s/张，CPU}4.6s/张

注意事项

欢迎一起探讨，留言、私信或加群 交流【群号：392784757】
编程过程注意

• 使用一定的方法，防止模型重复加载（一次加载，多次推理）

• paddle的模型 GPU的使用应该是自动管理的，use_gpu = True；其他模型的GPU推理，需要自行管理，同时需要设置 输入 和 模型 所在设备位置一致 CPU/GPU

• 模型的推理与解析，需要先了解模型输入输出，根据官方demo/sample学习；然后结合自己的需求修改；多Debug；

• 不同模型默认使用的图像读取，有的是 PIL.Image，或者是 cv2.imread() ，读取后送入模型处理，发现模型结果有一定区别，甚至完全不对，当发现你的模型结果很奇怪，不妨查看一下 输入

• 耗时操作不要在主线程做【我的模型加载在ui初始化里完成，虽然使用了额外线程去做，但还是会影响到主线程，主界面，有大佬知道怎么处理，还请指点！！！】

• 对于某些操作，如处理单张图片和文件夹多张图片 应该要统一；加载图片接口统一 不要分别实现

• 注意资源的清理，临时变量的清理