api_ch.md

# PaddleStructure

安装layoutparser
```sh
wget  https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
pip3 install layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
```

## 1. pipeline介绍

PaddleStructure 是一个用于复杂板式文字OCR的工具包，流程如下
![pipeline](../doc/table/pipeline.png)

在PaddleStructure中，图片会先经由layoutparser进行版面分析，在版面分析中，会对图片里的区域进行分类，根据根据类别进行对于的ocr流程。

目前layoutparser会输出五个类别:
1. Text
2. Title
3. Figure
4. List
5. Table
   
1-4类走传统的OCR流程，5走表格的OCR流程。

## 2. LayoutParser

[文档](layout/README.md)

## 3. Table OCR

[文档](table/README_ch.md)

## 4. PaddleStructure whl包介绍

### 4.1 使用

4.1.1 代码使用
```python
import cv2
from paddlestructure import PaddleStructure,draw_result

table_engine = PaddleStructure(
    output='./output/table',
    show_log=True)

img_path = '../doc/table/1.png'
img = cv2.imread(img_path)
result = table_engine(img)
for line in result:
    print(line)

from PIL import Image

font_path = 'path/tp/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf'
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
im_show = draw_result(image, result,font_path=font_path)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```

4.1.2 命令行使用
```bash
paddlestructure --image_dir=../doc/table/1.png
```

### 参数说明
大部分参数和paddleocr whl包保持一致，见 [whl包文档](../doc/doc_ch/whl.md)

| 字段                    | 说明                                            | 默认值           |
|------------------------|------------------------------------------------------|------------------|
| output                 | excel和识别结果保存的地址                    | ./output/table            |
| structure_max_len      |  structure模型预测时，图像的长边resize尺度             |  488            |
| structure_model_dir      |  structure inference 模型地址             |  None            |
| structure_char_type      |  structure 模型所用字典地址             |  ../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.tx            |