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基于OpenCV修复表格缺失的轮廓--如何识别和修复表格识别中的虚线

通过扫描或照片对文档进行数字化处理时,错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下,这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵,甚至只是一些小孔,但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时,表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样,因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此,如果我们能对提取的表格进行少量修改,大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别,导致不良的识别率,因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。

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基于OpenCV修复表格缺失的轮廓--如何识别和修复表格识别中的虚线

通过扫描或照片对文档进行数字化处理时,错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下,这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵,甚至只是一些小孔,但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时,表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样,因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此,如果我们能对提取的表格进行少量修改,大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别,导致不良的识别率,因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。

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TSRFormer:复杂场景的表格结构识别新利器

大数据文摘转载自微软研究院AI头条 近年来,各大企业和组织机构都在经历数字化转型。将文档转换成计算机所能识别的样态,是数字化转型的关键步骤,如何识别出图片中表格具体的结构与内容,并直接提取其中的数据和信息是学术界和工业界共同瞩目的焦点。然而,目前的表格识别算法多用于识别横平竖直的表格,对于全无边界和实线的表格、行列之间存在大片空白区域的表格等日常生活中常见的表格还没有较好的解决方案,对于拍摄角度倾斜而表格边框弯曲等情况更是束手无策。 今天我们将为大家介绍微软亚洲研究院在表格结构识别方向的最新进展,研究员们提

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