神經網絡提取PDF表格工具來了，支持圖片，還能白嫖谷歌GPU資源

賈浩楠 2020-07-28 13:37:17 來源：量子位

賈浩楠 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

“表哥表姐”們還在為大量PDF文件中的表格發(fā)愁嗎？

百度一下，網上有大量提取PDF表格的工具，但是，它們都只支持文本格式PDF。

但掃描生成的圖片表格怎么辦？

別著急，一種使用深度神經網絡識別提取表格的開源工具可以幫助你。

兼容圖片、高準確率、還不占用本地運算資源，如此實用的工具值得你擁有。

測試實例

如果在輸入的PDF文件中檢測的表格，模型會在邊界框（bounding box）標出表格邊框：

然后，表格數(shù)據(jù)會被轉化為Panda數(shù)據(jù)框架，方便后續(xù)處理：

怎么樣，是不是很實用？那這個工具如何使用呢？

使用姿勢詳解

神經網絡算法，還不占用本地運算資源？

對，你沒聽錯，這個工具的所有代碼都可以在谷歌Colab上運行。也就是說你可以利用Colab云端資源完成訓練和推理，無需本地安裝。

這個工具使用到的深度神經網絡是Keras-RetinaNet，首先要在Colab上安裝Keras-RetinaNet，通過一下一行代碼就可以完成：

git clone https://github.com/fizyr/keras-retinanet

同時需要安裝必要的庫：

pip install .python setup.py build_ext — inplace

訓練Keras-RetinaNet識別表格

首先要構建或一個訓練使用的數(shù)據(jù)庫。

這里要用到Colab工具PDF2Img，將PDF文件轉為JPG格式供算法學習。

然后將轉好的圖片保存在Images文件夾中。接下來需要手動給這些訓練數(shù)據(jù)打標簽，這里推薦使用在線標記工具makesense.ai。

將XML注釋文件保存在注釋文件夾中，并創(chuàng)建用于培訓和測試的PDF文件列表，將該列表導入train.txt和test.txt中。

接下來，克隆Github項目https://github.com/ferrygun/PDFTableExtract，并安裝beautifulsoup。

運行以下命令以將PASCALVOC格式轉換為Keras-RetinaNet所需的格式：

python build_logos.py

運行上述命令后，會得到retinanet_classes.csv，retinanet_test.csv和retinanet_train.csv。

在retinanet_classses.csv中，由于只識別PDF文檔中的表，所以只有到一個class，即class 0。

如果你在打標簽的過程中加入頁眉頁腳等標簽，相應能得到多個class。

完整的文件和文件夾結構的列表：

然后，將retinanet_classes.csv，retinanet_test.csv，retinanet_train.csv，train.txt和test.txt 導入keras-retinanet的根文件夾中：

接下來，運行Colab TrainOCR，可以根據(jù)要訓練的JPG文件數(shù)量來調整訓練的epoch數(shù)量。

訓練完成后，就會得到權重文件output.h5，下載此文件并將其保存到本地主機。后面將使用該文件來運行測試。

這里需要注意的一點是，在Colab中，已將文件上傳到Git并進行了Git克隆。

運行測試

運行測試前，還需要安裝處理PDF文件必要的庫。

PyPDF2是一個python工具庫，能夠提取文檔信息，裁剪頁面等。

使用以下命令安裝此庫：

pip install PyPDF2

Camelot是專門用于解析PDF頁面表格的python庫。

使用以下命令安裝此庫：

pip install camelot-py[cv]

PDF2IMG是將Python轉換為PIL Image對象的python庫。

使用以下命令安裝此庫：

pip install pdf2imag

在運行預測之前，需要使用從訓練中獲得的權重文件output.h5加載模型，并從retinanet_classes.csv定義標簽class 0。

model_path = ‘output.h5’model = models.load_model(model_path, backbone_name=’resnet50’)labels = ‘retinanet_classes.csv’LABELS = open(labels).read().strip().split(‘\n’)LABELS = {int(L.split(‘,’)[1]): L.split(‘,’)[0] for L in LABELS}print(LABELS){0: ‘tabel’}

接下來運行測試

import numpy as npimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimage_path = imgfname#image = cv2.imread(image_path)image = read_image_bgr(image_path)image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)output = image.copy()output = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2RGB)print(output.shape) # row (height) x column (width) x color (3)image = preprocess_image(image)(image, scale) = resize_image(image)image = np.expand_dims(image, axis=0)# detect objects in the input image and correct for the image scale(boxes, scores, labels) = model.predict_on_batch(image)boxes /= scaleconfidence =  0.2from google.colab.patches import cv2_imshowimport matplotlib.pyplot as pltlabel_out = []result = ""# loop over the detectionsfor (box, score, label) in zip(boxes[0], scores[0], labels[0]):  # filter out weak detections  if score < confidence:    continue  # convert the bounding box coordinates from floats to integers  box = box.astype("int")  # build the label and draw the label + bounding box on the output  # image  labeli = label  label = "{}: {:.2f}".format(LABELS[label], score)  print(label)  if LABELS[labeli] not in label_out:      label_out.append(LABELS[labeli])      cv2.rectangle(output, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (255, 0, 0), 12)      print(box[0])      print(box[1])      print(box[2])      print(box[3])      #result            cv2.putText(output, label, (box[0], box[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 4.5, (255, 1, 1), 12)plt.figure(figsize=(20, 20))plt.imshow(output)plt.show()

如果檢測的表格，模型會在邊界框（bounding box）標出表格邊框：

邊界框坐標（x1，y1，x2，y2），將table_area輸入到Camelot read_pdf函數(shù)中，table_area是已標準化的邊界框。

interesting_areas=[]output = [[x1, y1, x2, y2]]for x in output:  [x1, y1, x2, y2] = bboxes_pdf(img, pdf_page, x)  bbox_camelot = [            ",".join([str(x1), str(y1), str(x2), str(y2)])        ][0]  # x1,y1,x2,y2 where (x1, y1) -> left-top and (x2, y2) -> right-bottom in PDF coordinate space        #print(bbox_camelot)  interesting_areas.append(bbox_camelot)print(interesting_areas)output_camelot = camelot.read_pdf(    filepath=pdf_file, pages=str(pg), flavor="stream", table_areas=interesting_areas)output_camelot[0].df

這樣就可以將表格數(shù)據(jù)轉化為Panda數(shù)據(jù)框架，方便后續(xù)處理：

圖片怎么辦

針對掃描圖片格式的PDF表格，可以使用Ocrmypdf包來將圖片格式PDF轉為文本格式。

Ocrmypdf是一個python軟件包，可將基于圖像的pdf轉換為基于文本的PDF。

安裝ocrmypdf，可以通過以下命令行將其用于macOS和Linux：

brew?install?ocrmypdf

通過以下命令調用：

ocrmypdf input_file.pdf output_file.pdf

之后就可以按照上面的方法進行表格提取了。

怎么樣，這款兼容圖片，又能白嫖谷歌GPU的PDF表格工具對你有幫助嗎？

傳送門

項目地址：
https://github.com/ferrygun/PDFTableExtract

在線打標簽工具：
https://www.makesense.ai/