Archived the extract-table-cell-boxes proposal which implemented: - Table cell boxes extraction from PP-StructureV3 table_res_list - Layered rendering for tables with cell borders - CV-based table line detection (disabled) - Scan artifact removal preprocessing - PDF orientation detection for rotated documents 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
3.6 KiB
3.6 KiB
Spec: OCR Processing - Table Cell Boxes Extraction
Overview
在 OCR Track 處理表格時,補充調用 PaddleX 底層 SLANeXt 模型,獲取每個 cell 的座標信息。
Requirements
1. 模型管理
1.1 模型緩存
class PPStructureEnhanced:
def __init__(self, structure_engine):
self.structure_engine = structure_engine
# 底層模型緩存
self._table_cls_model = None
self._wired_table_model = None
self._wireless_table_model = None
1.2 延遲載入
- 模型只在首次需要時載入
- 使用
paddlex.create_model()API - 模型配置從 settings 讀取
2. Cell Boxes 提取流程
2.1 處理條件
當 mapped_type == ElementType.TABLE 且有有效的 block_bbox 時觸發。
2.2 處理步驟
1. 裁切表格圖片
- 從原始圖片中根據 block_bbox 裁切
- 確保邊界不超出圖片範圍
2. 判斷表格類型 (可選)
- 調用 PP-LCNet_x1_0_table_cls
- 獲取 wired/wireless 分類結果
- 或直接使用 PPStructureV3 內部的分類結果
3. 調用對應 SLANeXt 模型
- wired → SLANeXt_wired
- wireless → SLANeXt_wireless
4. 提取 cell boxes
- 從 result.json['res']['bbox'] 獲取
- 格式: [[x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4], ...]
5. 座標轉換
- 將相對座標轉為全域座標
- global_box = [box[i] + offset for each point]
- offset = (table_x, table_y) from block_bbox
6. 存入 element
- element['cell_boxes'] = processed_boxes
- element['cell_boxes_format'] = 'polygon_8'
3. 數據格式
3.1 Cell Boxes 結構
element = {
'element_id': 'pp3_0_3',
'type': ElementType.TABLE,
'bbox': [84, 269, 1174, 1508], # 表格整體 bbox
'content': '<html>...</html>', # HTML 內容
'cell_boxes': [ # 新增:cell 座標
[95, 273, 776, 274, 759, 326, 94, 325], # cell 0 (全域座標)
[119, 296, 575, 295, 560, 399, 117, 401], # cell 1
# ...
],
'cell_boxes_format': 'polygon_8', # 座標格式說明
'table_type': 'wired', # 可選:表格類型
}
3.2 座標格式
polygon_8: 8 點多邊形[x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4]- 順序:左上 → 右上 → 右下 → 左下
4. 錯誤處理
4.1 失敗情況
- 模型載入失敗
- 圖片裁切失敗
- 預測返回空結果
4.2 處理方式
- 記錄警告日誌
- 繼續處理,element 不包含 cell_boxes
- 不影響原有 HTML 提取流程
5. 配置項
# config.py
class Settings:
# 是否啟用 cell boxes 提取
enable_table_cell_boxes_extraction: bool = True
# 表格結構識別模型 (已存在)
wired_table_model_name: str = "SLANeXt_wired"
wireless_table_model_name: str = "SLANeXt_wireless"
Implementation Notes
模型共享
PPStructureV3 內部已載入了這些模型,但高層 API 不暴露。
直接使用 paddlex.create_model() 會重新載入模型。
考慮是否可以訪問 PPStructureV3 內部的模型實例(經測試:不可行)。
性能優化
- 模型實例緩存在 PPStructureEnhanced 中
- 避免每次處理表格都重新載入模型
- 考慮在內存緊張時釋放緩存
座標縮放
如果圖片在 Layout 分析前經過縮放(ScalingInfo), cell boxes 座標也需要相應縮放回原始座標系。
Test Cases
- 有線表格:確認 cell boxes 提取正確
- 無線表格:確認模型選擇和提取正確
- 複雜表格:跨行跨列的表格
- 小表格:cell 數量少的簡單表格
- 錯誤處理:無效 bbox、模型失敗等情況