off-nutrition-table-extractor：提取营养信息的高效工具

off-nutrition-table-extractor：提取营养信息的高效工具

off-nutrition-table-extractor Important: Please have a look at the higher level issue in Robotoff: openfoodfacts/robotoff#372 This is an old model and we have made progress since then. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/of/off-nutrition-table-extractor

项目介绍

off-nutrition-table-extractor 是一个开源项目，旨在从食品包装图片中提取营养信息表。该项目是2018年谷歌夏季代码（Google Summer of Code）活动的成果，由学生Sagar Panchal开发，并在Open Food Facts组织下进行。项目通过一系列图像处理和OCR技术，实现了对食品营养表的自动识别和内容提取。

项目技术分析

off-nutrition-table-extractor 的技术架构主要包括三个核心部分：表格检测、文本检测与提取、OCR及后处理。

表格检测

项目采用Single Shot Detector（SSD）对象检测模型来实现表格的识别，该模型基于Tensorflow的对象检测API进行训练。通过提供的Jupyter Notebook，可以了解如何使用预训练的模型来检测产品图像中的表格。

文本检测与提取

文本检测使用了text-detection-ctpn算法，该算法基于fast-rcnn来提取图像中的文本区域。未来，项目计划升级到更快速、更准确的文本检测模型。

OCR及后处理

对于文本识别，项目使用了Tesseract OCR。每个检测到的文本框将通过OCR进行识别，得到原始字符串，然后通过多个后处理步骤，包括正则表达式清理和拼写错误修正（使用symspell算法）来优化文本。

项目及技术应用场景

off-nutrition-table-extractor 可广泛应用于食品行业的数据采集和分析。以下是一些典型的应用场景：

1. 营养信息自动化采集：食品生产企业在生产过程中，可以自动识别并采集包装上的营养信息，提高效率。
2. 消费者健康指导：消费者在购买食品时，通过扫描包装上的营养表，快速了解产品的营养成分。
3. 市场研究：研究人员可以通过该项目收集大量食品的营养数据，用于市场分析和趋势预测。

项目特点

功能性强

项目实现了从表格检测到文本提取、OCR识别和后处理的完整流程，能够在多种食品包装图片中准确地提取营养信息。

扩展性高

虽然目前使用了SSD和fast-rcnn模型，但项目在设计上考虑了未来模型的升级和优化，可以适应更复杂的应用场景。

开源友好

off-nutrition-table-extractor 使用Python 3.0+开发，依赖性较小，易于安装和运行。项目文档详细，方便用户快速上手。

后续发展

项目在GSoC 2018的基础上持续发展，未来计划包括改进空间映射算法、使用更先进的文本检测模型、构建更大的营养表数据集进行训练等。

结语

off-nutrition-table-extractor 作为一个高效、开源的营养信息提取工具，不仅为食品行业提供了极大的便利，也为消费者健康和研究人员提供了有力的数据支持。随着项目的不断发展和优化，其在实际应用中的价值将越来越凸显。欢迎有兴趣的开发者和使用者参与到项目中来，共同推进营养信息自动化提取技术的发展。

off-nutrition-table-extractor Important: Please have a look at the higher level issue in Robotoff: openfoodfacts/robotoff#372 This is an old model and we have made progress since then. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/of/off-nutrition-table-extractor