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layout-parser入门学习资料 - 文档图像分析深度学习统一工具包

RayRay
Layout Parser深度学习文档图像分析OCR模型检测Github开源项目

Layout Parser简介

Layout Parser是一个基于深度学习的文档图像分析工具包,旨在为文档图像分析(DIA)任务提供一系列高效的工具。它具有以下主要特点:

  • 提供丰富的深度学习布局检测模型和统一的API接口
  • 设计了针对文档图像分析优化的布局数据结构和API
  • 支持布局检测模型和DIA流程的开放共享平台

Layout Parser示例

安装方法

Layout Parser提供了灵活的安装选项:

pip install layoutparser  # 安装基础库
pip install "layoutparser[layoutmodels]"  # 安装DL布局模型工具包 
pip install "layoutparser[ocr]"  # 安装OCR工具包

如需使用Detectron2模型,请参考安装说明。

使用示例

Layout Parser可以用简洁的代码实现复杂的布局分析:

import layoutparser as lp

# 加载预训练模型
model = lp.AutoLayoutModel('lp://EfficientDete/PubLayNet')

# 检测布局
layout = model.detect(image)

# 可视化结果  
lp.draw_box(image, layout, box_width=1, show_element_id=True)

学习资源

  1. 官方文档
  2. GitHub仓库
  3. 示例代码
  4. 论文
  5. 项目网站

实例教程

Layout Parser为文档图像分析提供了强大而灵活的工具,欢迎探索使用!如果对您的工作有帮助,请考虑引用Layout Parser论文。

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