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OCR实践-问卷表格统计

article 2024/12/28 15:03:44

前言

书接上文

OCR实践—PaddleOCR
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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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)

    # connect
    self.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")
        return
    if len(self.images_need_process) == 0:
        QMessageBox.information(
            self, 'info', "No Image loaded! Please load images")
        return
    self.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 = None

    def 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 = images
        self.processor = model
        self.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_path
        self.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() # bgr
	if 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 debug
	if 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

在这里插入图片描述

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:
			continue
		score_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