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“表哥表姐”们还在为大量PDF文件中的表格发愁吗？
百度一下，网上有大量提取PDF表格的工具，但是，它们都只支持文本格式PDF。
但扫描生成的图片表格怎么办？
别着急，一种使用深度神经网络识别提取表格的开源工具可以帮助你。
兼容图片、高准确率、还不占用本地运算资源，如此实用的工具值得你拥有。
测试实例
如果在输入的PDF文件中检测的表格，模型会在边界框（bounding box）标出表格边框：
然后，表格数据会被转化为Panda数据框架，方便后续处理：
怎么样，是不是很实用？那这个工具如何使用呢？
使用姿势详解
神经网络算法，还不占用本地运算资源？
对，你没听错，这个工具的所有代码都可以在谷歌Colab上运行。也就是说你可以利用Colab云端资源完成训练和推理，无需本地安装。
这个工具使用到的深度神经网络是Keras-RetinaNet，首先要在Colab上安装Keras-RetinaNet，通过一下一行代码就可以完成：
gitclonehttps://github.com/fizyr/keras-retinanet
同时需要安装必要的库：
pipinstall.pythonsetup.pybuild_ext—inplace 训练Keras-RetinaNet识别表格
首先要构建或一个训练使用的数据库。
这里要用到Colab工具PDF2Img，将PDF文件转为JPG格式供算法学习。
然后将转好的图片保存在Images文件夹中。接下来需要手动给这些训练数据打标签，这里推荐使用在线标记工具makesense.ai。
将XML注释文件保存在注释文件夹中，并创建用于培训和测试的PDF文件列表，将该列表导入train.txt和test.txt中。
接下来，克隆Github项目https://github.com/ferrygun/PDFTableExtract，并安装beautifulsoup。
运行以下命令以将PASCALVOC格式转换为Keras-RetinaNet所需的格式：
pythonbuild_logos.py
运行上述命令后，会得到retinanet_classes.csv，retinanet_test.csv和retinanet_train.csv。
在retinanet_classses.csv中，由于只识别PDF文档中的表，所以只有到一个class，即class 0。
如果你在打标签的过程中加入页眉页脚等标签，相应能得到多个class。
完整的文件和文件夹结构的列表：
然后，将retinanet_classes.csv，retinanet_test.csv，retinanet_train.csv，train.txt和test.txt 导入keras-retinanet的根文件夹中：
接下来，运行Colab TrainOCR，可以根据要训练的JPG文件数量来调整训练的epoch数量。
训练完成后，就会得到权重文件output.h5，下载此文件并将其保存到本地主机。后面将使用该文件来运行测试。
这里需要注意的一点是，在Colab中，已将文件上传到Git并进行了Git克隆。
运行测试
运行测试前，还需要安装处理PDF文件必要的库。
PyPDF2是一个python工具库，能够提取文档信息，裁剪页面等。
使用以下命令安装此库：
pipinstallPyPDF2
Camelot是专门用于解析PDF页面表格的python库。
使用以下命令安装此库：
pipinstallcamelot-py[cv]
PDF2IMG是将Python转换为PIL Image对象的python库。
使用以下命令安装此库：
pipinstallpdf2imag
在运行预测之前，需要使用从训练中获得的权重文件output.h5加载模型，并从retinanet_classes.csv定义标签class 0。
model_path=‘output.h5’model=models.load_model(model_path,backbone_name=’resnet50’)labels=‘retinanet_classes.csv’LABELS=open(labels).read().strip().split(‘ ’)LABELS={int(L.split(‘,’)[1]):L.split(‘,’)[0]forLinLABELS}print(LABELS){0:‘tabel’}
接下来运行测试
importnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimage_path=imgfname#image=cv2.imread(image_path)image=read_image_bgr(image_path)image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)output=image.copy()output=cv2.cvtColor(output,cv2.COLOR_BGR2RGB)print(output.shape)#row(height)xcolumn(width)xcolor(3)image=preprocess_image(image)(image,scale)=resize_image(image)image=np.expand_dims(image,axis=0)#detectobjectsintheinputimageandcorrectfortheimagescale(boxes,scores,labels)=model.predict_on_batch(image)boxes/=scaleconfidence=0.2fromgoogle.colab.patchesimportcv2_imshowimportmatplotlib.pyplotaspltlabel_out=[]result=#loopoverthedetectionsfor(box,score,label)inzip(boxes[0],scores[0],labels[0]):#filteroutweakdetectionsifscore<confidence:continue#converttheboundingboxcoordinatesfromfloatstointegersbox=box.astype(int)#buildthelabelanddrawthelabel boundingboxontheoutput#imagelabeli=labellabel={}:{:.2f}.format(LABELS[label],score)print(label)ifLABELS[labeli]notinlabel_out:label_out.append(LABELS[labeli])cv2.rectangle(output,(box[0],box[1]),(box[2],box[3]),(255,0,0),12)print(box[0])print(box[1])print(box[2])print(box[3])#resultcv2.putText(output,label,(box[0],box[1]-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,4.5,(255,1,1),12)plt.figure(figsize=(20,20))plt.imshow(output)plt.show()
如果检测的表格，模型会在边界框（bounding box）标出表格边框：
边界框坐标（x1，y1，x2，y2），将table_area输入到Camelot read_pdf函数中，table_area是已标准化的边界框。
interesting_areas=[]output=[[x1,y1,x2,y2]]forxinoutput:[x1,y1,x2,y2]=bboxes_pdf(img,pdf_page,x)bbox_camelot=[,.join([str(x1),str(y1),str(x2),str(y2)])][0]#x1,y1,x2,y2where(x1,y1)->left-topand(x2,y2)->right-bottominPDFcoordinatespace#print(bbox_camelot)interesting_areas.append(bbox_camelot)print(interesting_areas)output_camelot=camelot.read_pdf(filepath=pdf_file,pages=str(pg),flavor=stream,table_areas=interesting_areas)output_camelot[0].df这样就可以将表格数据转化为Panda数据框架，方便后续处理： 图片怎么办
针对扫描图片格式的PDF表格，可以使用Ocrmypdf包来将图片格式PDF转为文本格式。
Ocrmypdf是一个python软件包，可将基于图像的pdf转换为基于文本的PDF。
安装ocrmypdf，可以通过以下命令行将其用于macOS和Linux：
brewinstallocrmypdf
通过以下命令调用：
ocrmypdfinput_file.pdfoutput_file.pdf
之后就可以按照上面的方法进行表格提取了。
怎么样，这款兼容图片，又能白嫖谷歌GPU的PDF表格工具对你有帮助吗？
传送门
项目地址： https://github.com/ferrygun/PDFTableExtract
在线打标签工具： https://www.makesense.ai/
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