光学表格识别开源项目介绍
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ot/OTR 本项目是基于Python语言的开源项目，它专注于使用OpenCV库对扫描图像中的表格进行识别。该项目利用栅格化方法，能够识别出即使在扫描书籍时常见的略微歪斜的页面或者带有虚线的表格。
项目基础介绍
光学表格识别（Optical Table Recognition，简称OTR）项目，是一个用于识别扫描图像中表格的开源工具。它通过OpenCV库实现图像处理，采用栅格化方法识别表格，即使在表格线条不清晰或页面有轻微歪斜的情况下也能工作。OTR适用于需要对扫描文档中的表格进行数字化处理的场景，如文献分析、数据录入等。
核心功能
- 表格识别：OTR能够识别出扫描图像中的表格，即使表格带有虚线或页面扫描后存在轻微的歪斜。
- 兼容性：项目兼容多种操作系统，用户可以在Linux系统（如Ubuntu 18.04）上通过安装Python3版本的OpenCV来使用它。
- 易于安装：通过提供requirements.txt文件，用户可以轻松安装所需依赖。
- 命令行工具：项目包含一个命令行工具，用户可以通过简单的命令行指令运行测试图像。
最近更新的功能
目前，项目的最新进展主要集中在算法的优化和错误修复上。由于项目处于概念验证阶段，最近的更新可能包括以下内容：
- 算法优化：提高表格识别的准确性和鲁棒性。
- 文档更新：更新了README文件，提供了更详细的安装和使用说明。
- 错误修复：修复了之前版本中发现的问题，提高了程序的稳定性。
需要注意的是，OTR目前仅作为一个概念验证，详细的算法细节可以在项目提供的Algorithm.pdf文件中找到。随着项目的进一步发展，未来可能会增加更多的功能和改进。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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