表格检测和表格提取 功能： 检测表单页面中的所有表格。 在它周围创建边界框。 将其分割并提取表格的单元格。 脚步： 灰度图像 二进制阈值 使用垂直内核和cv2.getStructuringElement获取所有垂直线 同样，使用水平内核和cv2getStructuringElement获取所有水平线 使用cv2.addWeighted组合所有水平线和垂直线 执行一些形态变换，如cv2.erode以获得清晰的线条和更好的结果。 查找轮廓并提取矩形/表格单元格。 先决条件 Python v3.6 OpenCV v3.4 import cv2 Numpy v1.16 import numpy as np 操作系统import os

级联表网 CascadeTabNet：一种从基于图像的文档进行端到端表检测和结构识别的方法 ， ， ， ， 该论文在发表（口头）虚拟口头演示 1.简介 CascadTabNet是一种自动的表格识别方法，用于解释文档图像中的表格数据。我们提出了一种改进的基于深度学习的端到端方法，用于解决使用单个卷积神经网络（CNN）模型的表检测和结构识别问题。 CascadeTabNet是基于级联蒙版区域的CNN高分辨率网络（级联蒙版R-CNN HRNet）的模型，该模型检测表的区域并同时从检测到的表中识别结构体单元。我们在ICDAR 2013，ICDAR 2019和TableBank公共数据集上评估结果。我们在ICDAR 2019比赛后结果中排名第三，用于表检测，同时获得ICDAR 2013和TableBank数据集的最佳准确性结果。我们还在ICDAR 2019表格结构识别数据集上获得了最高准确