How to recognize table from PDF files by PageObject Rectangles?

本文探讨了如何从PDF文件中识别并提取表格数据的方法。作者希望通过使用矩形算法来定位表格的位置,并进一步解析表格的具体内容,包括表头、行和列等元素。

Rectangles of the PDF text objects

I want to recognize tables inside PDF, now I have rectangles of the PDF Text Object.I'm confused about how to implement this rectangle algorithm. The programming language what I use is VC++.

What I want to get is:the desired resultThe Result is a perfect table with header, rows, columns.Can anyone help me? How to rectangle table from these rectangles? These rectangles' orginal point (0, 0) is on the bottom-left point. x coordinate grow from left to right, and y coordinate grow from bottom to up.I don't want to use 3rd party. I want to implement this function through rectangle algorithm.

Any help would be greatly appreciated!


胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
PDF 文件中提取表格数据可以通过编程方式实现,通常需要使用专门的库或工具来解析 PDF 内容并识别其中的表格结构。以下是几种常见的方法和技术: ### 使用 Python 提取 PDF 表格 Python 有多个库可以用于提取 PDF 中的表格信息,例如 `pdfplumber`、`PyPDF2` 和 `camelot-py`。 #### 示例:使用 `pdfplumber` ```python import pdfplumber with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf: for page in pdf.pages: tables = page.extract_tables() for table in tables: for row in table: print(row) ``` 该方法通过分析页面内容中的线条和文本布局来识别表格结构,并返回二维数组形式的数据 [^1]。 #### 示例:使用 `camelot-py` `camelot-py` 是一个专门为提取表格设计的库,支持将结果导出为 CSV、Excel 等格式。 ```bash pip install camelot-py[cv] ``` ```python import camelot tables = camelot.read_pdf('example.pdf', pages='1') tables.export('output.csv', f='csv', compress=True) # 导出为 CSV 文件 tables[0].df # 获取第一个表格的 DataFrame ``` 这种方法利用了图像处理技术来检测表格边界,并能较好地处理复杂表格 [^2]。 ### 使用 Java 提取 PDF 表格 Java 开发者可以使用 Apache PDFBox 或 iText 库来读取 PDF 文件并提取表格数据。 #### 示例:使用 iText ```java import com.itextpdf.text.pdf.PdfReader; import com.itextpdf.text.pdf.parser.PdfTextExtractor; public class ExtractTable { public static void main(String[] args) throws Exception { PdfReader reader = new PdfReader("example.pdf"); int number_of_pages = reader.getNumberOfPages(); for (int i = 1; i <= number_of_pages; i++) { String pageContent = PdfTextExtractor.getTextFromPage(reader, i); System.out.println(pageContent); } reader.close(); } } ``` 虽然这段代码只能提取纯文本内容,但结合额外的解析逻辑可以用来识别表格模式 [^3]。 ### 使用在线工具与 API 如果不想编写代码,也可以使用在线服务如 Tabula、PDFTables 或 Adobe Acrobat Pro 来手动提取表格。此外,一些提供 PDF 处理功能的云服务(如 Google Cloud Vision API)也支持自动表格识别 [^4]。 ---
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