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继上一篇文章之后#xff0c;我这里想着将360发布的版面分析模型整合到现有的rapid_layout仓库中#xff0c;便于大家快速使用。
不曾想到#xff0c;我这整理工作越做越多了#xff0c;好在整体都是往更好方向走。
起初#xff0c;rapid_layout项目是在RapidStru…引言
继上一篇文章之后我这里想着将360发布的版面分析模型整合到现有的rapid_layout仓库中便于大家快速使用。
不曾想到我这整理工作越做越多了好在整体都是往更好方向走。
起初rapid_layout项目是在RapidStructure仓库下的。RapidStructure仓库包含三大块文档方向分类、版面分析和表格识别。
当时之所以这么放置有两个原因一是偷懒了借鉴PP-Structure项目结构了二是觉得这也就是一锤子买卖整理一遍就没有后续了。
现在来看自己有些失算了。RAG的火热带火了版面分析和表格识别项目。
RapidLayout
考虑到后续方便维护将RapidLayout项目从RapidStructure中剥离出来创建RapidLayout仓库( https://github.com/RapidAI/RapidLayout )。 为了方便大家快速测试自己场景下模型效果我在三个平台上HuggingFace、魔搭、百度星河社区搭建了在线demo。 安装使用
脚本使用
import cv2
from rapid_layout import RapidLayout, VisLayout# model_type类型参见上表。指定不同model_type时会自动下载相应模型到安装目录下的。
layout_engine RapidLayout(conf_thres0.5, model_typepp_layout_cdla)img cv2.imread(test_images/layout.png)boxes, scores, class_names, *elapse layout_engine(img)
ploted_img VisLayout.draw_detections(img, boxes, scores, class_names)
if ploted_img is not None:cv2.imwrite(layout_res.png, ploted_img)终端使用
$ pip install rapid-layout
$ rapid_layout -v -img test_images/layout.png示例效果
