基于PaddleOCR的表格识别系统开发

基于PaddleOCR的表格识别系统开发

1. 项目概述

本项目旨在使用PaddleOCR框架开发一个高性能的表格识别系统，能够准确识别约30种不同类型的表格结构。系统将处理2500张合成表格图像作为训练数据，并在合成测试集上进行评估。系统核心功能包括表格检测、表格结构识别和表格内容识别三部分。

1.1 项目背景

表格是信息传递的重要载体，广泛存在于各类文档中。传统表格识别方法需要复杂的规则和模板，而基于深度学习的OCR技术可以自动学习表格特征，适应各种复杂布局。

1.2 技术选型

• PaddleOCR：百度开源的OCR工具库，提供完善的表格识别解决方案
• PP-StructureV2：PaddleOCR中的文档结构分析工具，专为表格识别优化
• Python 3.8+：主要开发语言
• PaddlePaddle 2.4+：深度学习框架

1.3 系统架构

输入图像 → 表格检测 → 表格结构识别 → 文本识别 → 结构化输出