Doctr是一个基于深度学习的开源文档文本识别库，专注于表单识别和OCR相关任务。该项目由Mindee团队开发，旨在为开发者提供高效、无缝且易于访问的文档处理解决方案。无论您需要处理PDF文件、图像还是网页内容，Doctr都能帮助您自动提取文本信息，定位和识别文档中的每个单词。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/doctr 
5分钟快速部署Doctr环境
安装Doctr非常简单，只需几个命令即可完成。首先确保您的Python版本为3.10或更高，然后通过pip安装最新稳定版本：
pip install python-doctr
如果您需要额外的可视化、HTML和贡献模块支持，可以安装完整版本：
pip install "python-doctr[viz,html,contrib]"
对于开发者模式，您可以从Git仓库直接安装：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/do/doctr
pip install -e doctr/.
核心功能解析：Doctr如何实现高效表单识别
Doctr采用两阶段方法实现端到端OCR：首先进行文本检测（定位单词），然后进行文本识别（识别单词中的所有字符）。这种架构设计确保了在处理复杂表单时的准确性和效率。
文本检测架构
- DBNet：基于可微分二值化的实时场景文本检测
- LinkNet：利用编码器表示进行高效语义分割
- FAST：使用最小核表示实现更快任意形状文本检测
文本识别架构
- CRNN：端到端可训练的基于图像的序列识别网络
- SAR：用于不规则文本识别的简单而强大的基线
- MASTER：用于场景文本识别的多方面非局部网络
实战应用场景：企业级表单处理解决方案
发票数据提取
使用Doctr可以自动识别发票中的关键信息，如日期、金额、供应商名称等，大大减少人工录入成本。
订单表单处理
自动化处理大量的订单表单，提取客户信息、产品详情和交易数据，提高业务处理效率。
表单数据采集
快速处理用户填写的各类表单，自动提取相关信息和联系方式等关键内容。
高效处理表单数据的3个技巧
1. 智能处理旋转文档
当文档包含旋转页面或多方向文本框时，Doctr提供多种处理选项。如果页面和文字都是水平方向的，可以设置assume_straight_pages=True以获得最快处理速度。
from doctr.io import DocumentFile
from doctr.models import ocr_predictor
# 使用默认预训练模型
model = ocr_predictor(pretrained=True)
# 从PDF读取文档
doc = DocumentFile.from_pdf("path/to/your/doc.pdf")
# 分析文档
result = model(doc)
2. 可视化结果展示
Doctr支持交互式可视化，让您直观地查看识别结果：
result.show()
3. 文档重构与导出
您可以从预测结果重构原始文档，或将结果导出为JSON格式：
# 重构文档
synthetic_pages = result.synthesize()
# 导出为JSON
json_output = result.export()
进阶技巧分享：KIE预测器的强大功能
KIE（关键信息提取）预测器比OCR预测器更加灵活，您的检测模型可以在文档中检测多个类别。例如，您可以有一个检测模型专门检测文档中的日期和地址。
from doctr.io import DocumentFile
from doctr.models import kie_predictor
# 模型初始化
model = kie_predictor(det_arch='db_resnet50', reco_arch='crnn_vgg16_bn', pretrained=True)
# 文档分析
result = model(doc)
# 获取各类别预测结果
predictions = result.pages[0].predictions
for class_name in predictions.keys():
list_predictions = predictions[class_name]
for prediction in list_predictions:
print(f"{class_name}预测结果: {prediction}")
常见问题解答
安装问题
如果遇到依赖问题，建议使用完整安装命令，确保所有必要的依赖项都已正确安装。
性能优化
对于大批量文档处理，建议使用GPU加速。Doctr的Docker镜像已支持GPU，基于CUDA 12.2，确保您的主机环境至少为12.2版本。
模型选择
根据您的具体需求选择合适的检测和识别架构。对于一般表单识别，推荐使用db_resnet50进行检测和crnn_vgg16_bn进行识别。
通过本指南，您应该能够快速上手使用Doctr进行表单识别，并在实际项目中应用这些技巧来提升工作效率。Doctr的开源特性意味着您可以自由定制和扩展功能，满足特定的业务需求。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
