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## Rapid Table
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<p align="left">
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<a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/Python->=3.7,<=3.10-aff.svg"></a>
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<a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/OS-Linux%2C%20Win%2C%20Mac-pink.svg"></a>
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<a href="https://pypi.org/project/rapid-table/"><img alt="PyPI" src="https://img.shields.io/pypi/v/rapid-table"></a>
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<a href="https://pypi.org/project/rapid-table/"><img src="https://img.shields.io/pypi/dm/rapid-table?color=9cf"></a>
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</p>
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#### 简介和说明
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- 该部分主要是做文档类图像的表格结构还原。该包依赖`rapidocr_onnxruntime`。
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- 具体来说，就是分析给定的表格图像，将表格还原为对应的html格式。
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- 目前支持两种类别的表格识别模型：中文和英文表格识别模型，具体可参见下面表格：
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| 模型类型 | 模型名称 | 模型大小 |
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|:---:|:---:|:---:|
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| 英文 | `en_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx` | 7.3M |
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| 中文 | `ch_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx` | 7.4M |
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- 模型下载地址为：[百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1PI9fksW6F6kQfJhwUkewWg?pwd=p29g) | [Google Drive](https://drive.google.com/drive/folders/1DAPWSN2zGQ-ED_Pz7RaJGTjfkN2-Mvsf?usp=sharing)
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#### 使用方式
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1. pip安装
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- 由于模型较小，预先将英文表格识别模型(`en_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx`)打包进了whl包内，如果做英文表格识别，可直接安装使用
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```bash
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$ pip install rapid-table
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```
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2. python脚本运行
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```python
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import cv2
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from rapid_table import RapidTable
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# RapidTable类提供model_path参数，可以自行指定上述2个模型，默认是en_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx
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# table_engine = RapidTable(model_path='ch_ppstructure_mobile_v2_SLANet.onnx')
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table_engine = RapidTable()
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img = cv2.imread('test_images/table.jpg')
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table_html_str, _ = table_engine(img)
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print(table_html_str)
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```
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3. 终端运行
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- 用法:
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```bash
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$ rapid_table -h
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usage: rapid_table [-h] [-v] -img IMG_PATH [-m MODEL_PATH]
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optional arguments:
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-h, --help show this help message and exit
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-v, --vis Wheter to visualize the layout results.
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-img IMG_PATH, --img_path IMG_PATH
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Path to image for layout.
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-m MODEL_PATH, --model_path MODEL_PATH
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The model path used for inference.
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```
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- 示例:
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```bash
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$ rapid_table -v -img test_images/table.jpg
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```
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4. 结果
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- 返回结果
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```html
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<html><body><table><thead><tr><td>Methods</td><td></td><td></td><td></td><td>FPS</td></tr></thead><tbody><tr><td>SegLink [26]</td><td>70.0</td><td>86d><td.0</td><td>77.0</td><td>8.9</td></tr><tr><td>PixelLink [4]</td><td>73.2</td><td>83.0</td><td>77.8</td><td></td></tr><tr><td>TextSnake [18]</td><td>73.9</td><td>83.2</td><td>78.3</td><td>1.1</td></tr><tr><td>TextField [37]</td><td>75.9</td><td>87.4</td><td>81.3</td><td>5.2</td></tr><tr><td>MSR[38]</td><td>76.7</td><td>87.87.4</td><td>81.7</td><td></td></tr><tr><td>FTSN [3]</td><td>77.1</td><td>87.6</td><td>82.0</td><td></td></tr><tr><td>LSE[30]</td><td>81.7</td><td>84.2</td><td>82.9</td><><ttd></td></tr><tr><td>CRAFT [2]</td><td>78.2</td><td>88.2</td><td>82.9</td><td>8.6</td></tr><tr><td>MCN[16]</td><td>79</td><td>88</td><td>83</td><td></td></tr><tr><td>ATRR</>[35]</td><td>82.1</td><td>85.2</td><td>83.6</td><td></td></tr><tr><td>PAN [34]</td><td>83.8</td><td>84.4</td><td>84.1</td><td>30.2</td></tr><tr><td>DB[12]</td><td>79.2</t91/d><td>91.5</td><td>84.9</td><td>32.0</td></tr><tr><td>DRRG[41]</td><td>82.30</td><td>88.05</td><td>85.08</td><td></td></tr><tr><td>Ours (SynText)</td><td>80.68</td><td>85<t..40</td><td>82.97</td><td>12.68</td></tr><tr><td>Ours (MLT-17)</td><td>84.54</td><td>86.62</td><td>85.57</td><td>12.31</td></tr></tbody></table></body></html>
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```
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- 可视化结果
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<div align="center">
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<table><thead><tr><td>Methods</td><td></td><td></td><td></td><td>FPS</td></tr></thead><tbody><tr><td>SegLink [26]</td><td>70.0</td><td>86d><td.0</td><td>77.0</td><td>8.9</td></tr><tr><td>PixelLink [4]</td><td>73.2</td><td>83.0</td><td>77.8</td><td></td></tr><tr><td>TextSnake [18]</td><td>73.9</td><td>83.2</td><td>78.3</td><td>1.1</td></tr><tr><td>TextField [37]</td><td>75.9</td><td>87.4</td><td>81.3</td><td>5.2</td></tr><tr><td>MSR[38]</td><td>76.7</td><td>87.87.4</td><td>81.7</td><td></td></tr><tr><td>FTSN [3]</td><td>77.1</td><td>87.6</td><td>82.0</td><td></td></tr><tr><td>LSE[30]</td><td>81.7</td><td>84.2</td><td>82.9</td><><ttd></td></tr><tr><td>CRAFT [2]</td><td>78.2</td><td>88.2</td><td>82.9</td><td>8.6</td></tr><tr><td>MCN[16]</td><td>79</td><td>88</td><td>83</td><td></td></tr><tr><td>ATRR</>[35]</td><td>82.1</td><td>85.2</td><td>83.6</td><td></td></tr><tr><td>PAN [34]</td><td>83.8</td><td>84.4</td><td>84.1</td><td>30.2</td></tr><tr><td>DB[12]</td><td>79.2</t91/d><td>91.5</td><td>84.9</td><td>32.0</td></tr><tr><td>DRRG[41]</td><td>82.30</td><td>88.05</td><td>85.08</td><td></td></tr><tr><td>Ours (SynText)</td><td>80.68</td><td>85<t..40</td><td>82.97</td><td>12.68</td></tr><tr><td>Ours (MLT-17)</td><td>84.54</td><td>86.62</td><td>85.57</td><td>12.31</td></tr></tbody></table>
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</div> |