LayoutParser 文本版面分析工具包


作者：elfin​   ​

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​LayoutParser​是一个版面分析工具包，它提供了布局检测、OCR识别、布局分析等接口，项目可以从https://github.com/Layout-Parser/layout-parser进行获取

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一、环境准备

这里我们准备一个自带cuda环境、anconda3.7环境的容器，如果需要可以用下面的命令拉去docker镜像。

$ docker pull elfin2docker/ai_container:20210924

​基于这个镜像，部署容器后，我们直接进行安装：​

$ pip install layoutparser # Install the base layoutparser library with  
$ pip install "layoutparser[layoutmodels]" # Install DL layout model toolkit 
$ pip install "layoutparser[ocr]" # Install OCR toolkit

通过简单的​​pip install layoutparser​​​即可简单安装，正在的做到了开箱即用！​​"layoutparser[layoutmodels]"​​​与​​"layoutparser[ocr]"​​需要单独安装。

二、环境测试

​我们可以使用如下的案例来验证是否安装成功：​

import layoutparser as lp
from PIL import Image
config = "lp://PubLayNet/tf_efficientdet_d0/config"
model = lp.EfficientDetLayoutModel(
    config_path=config,
    model_path="./publaynet-tf_efficientdet_d0.pth.tar"
)
image = Image.open("images_1.png")
layout = model.detect(image)

​config​指定了模型的配置结构，​EfficientDetLayoutModel​标识了用什么模型，模型应该是只能使用EfficientDetLayoutModel，paddleocr和detectron2应该需要安装相应的包，在安装包中的models中可以查找到对应的模型：

  • models/paddledetection/layoutmodel.py -->​class PaddleDetectionLayoutModel​
  • models/effdet/layoutmodel.py -->​class EfficientDetLayoutModel​
  • models/detectron2/layoutmodel.py -->​class Detectron2LayoutModel​

​如果你不知道环境中有哪几种模型可以使用，则建议使用以下方法进行验证​

>>> import layoutparser as lp
>>> lp.is_detectron2_available()
False
>>> lp.is_paddle_available()
False

如上所示，这里在安装后默认是没有detectron2、paddle模型的！

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完！


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