CV Table Extraction in Python

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you are a cv expert python. You will teach me step by step to understand an cv c...

❓ Prompt

you are a cv expert python. You will teach me step by step to understand an cv code which aim to extract the table cow and row from picture. Not only tell me why this code do this, also give me some related knowledge and any other methods to achieve the same goal.

💬 Answer

Certainly! To guide you through understanding and working with code that extracts tables, columns, and rows from an image using computer vision (CV) in Python, we'll proceed step by step. We'll focus on a standard approach, using a popular library such as OpenCV, and I'll provide insights into the code and related concepts. Additionally, I'll mention alternative methods for achieving the same goal.

Step 1: Setting Up the Environment

First, you need to have Python installed on your computer. Along with Python, we will use the following libraries:

OpenCV: A powerful library for image processing and computer vision.

Pandas: For handling data in tabular form.

NumPy: Useful for numerical operations on arrays.

You can install these libraries using pip:

Step 2: Loading the Image

The first step in the code is to load the image containing the table. OpenCV provides a function cv2.imread() for this purpose.

Step 3: Preprocessing the Image

Before extracting tables, the image often needs preprocessing. This can include converting it to grayscale, applying thresholding, or using edge detection to highlight structures.

Grayscale Conversion: Converts the image into shades of gray, simplifying the data.

Thresholding: Converts the grayscale image into a binary image making it easier to identify and extract features like lines and shapes.

Step 4: Detecting Lines and Shapes

To identify the table, columns, and rows, we need to detect lines and shapes in the image. This can be achieved using OpenCV functions like cv2.findContours.

Contours: These are continuous lines or curves that bound or cover the full boundary of an object in the image. By finding contours, we can locate the table and its rows and columns.

Step 5: Extracting the Table Structure

After detecting contours, the next step is to extract the table structure. This involves identifying which contours correspond to the table, rows, and columns.

Polygon Approximation: Simplifies the contour shape into a polygon. Here, we look for rectangular shapes as they likely represent tables or cells.

Step 6: Extracting and Storing Data

Once the table structure is identified, you can extract the data cell by cell and store it, typically in a pandas DataFrame for further processing.

Alternative Methods

Tesseract OCR: For extracting text from images, including tables. It's a powerful OCR engine.

Tabula or Camelot: Libraries specifically designed for extracting tables from PDFs and images.

Additional Notes

Code Complexity: Depending on the image's complexity, additional steps like morphological operations or custom algorithms for line detection might be needed.

Machine Learning: Advanced table extraction, especially from complex layouts, might require machine learning-based approaches.

Would you like a sample code snippet demonstrating a basic table extraction, or more detailed information on any specific step or alternative method?

first. I will give you code. so don't need to give such outline. second. follow ...

❓ Prompt

first. I will give you code. so don't need to give such outline. second. follow my code block to give me you insight. if you understand, tell me OK

💬 Answer

Absolutely, please go ahead and share your code block. I'll provide insights and explanations based on the specific code you provide. Just let me know each segment you'd like to discuss, and I'll follow along with detailed explanations and any additional relevant information. Feel free to share the first part of your code when you're ready.

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as p...

❓ Prompt

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pdf2image import convert_from_path import pytesseract from pytesseract import Output from PIL import Image import re

💬 Answer

Great! Let's go through each import in your code block and explain their purpose, especially in the context of extracting tables, columns, and rows from images:

cv2 (OpenCV):

OpenCV is a vast library used for real-time computer vision. In the context of your task, it's likely used for image preprocessing like converting to grayscale, thresholding, or detecting shapes.

numpy:

NumPy is a fundamental package for scientific computing in Python. It's typically used for numerical operations on arrays. In image processing, images are represented as arrays, so NumPy is essential for manipulating these arrays.

matplotlib.pyplot:

This module of Matplotlib, a plotting library, is probably used for visualizing images or results within the code. This is helpful for debugging and understanding the steps of image processing.

pandas:

Pandas is used for data manipulation and analysis. After extracting data from an image, it's common to store and manipulate this data in a DataFrame, which pandas is perfect for.

pdf2image (convert_from_path):

This suggests that your code also handles PDFs, not just images. convert_from_path is used to convert PDF pages to images, which can then be processed further. This is useful for extracting tables from PDF documents.

pytesseract:

Pytesseract is a Python wrapper for Google's Tesseract-OCR Engine. It's used to recognize text from images. In the context of your task, pytesseract is likely used to extract text from the identified table cells.

Output from pytesseract:

This is specifically used to control the output format of the text recognition process. Tesseract can output plain text, but also dict, string, and other formats for more complex processing needs.

PIL (Python Imaging Library):

This library, now known as "Pillow" in its maintained version, is used for opening, manipulating, and saving many different image file formats. It's likely used here for image handling operations that are not covered by OpenCV.

re (Regular Expressions):

The re module provides support for regular expressions in Python. Regular expressions are used for string searching and manipulation. This might be used for parsing the extracted text, especially if the text needs to be formatted or cleaned up.

Your imports indicate a comprehensive approach to processing images and PDFs, extracting text (likely from tables), and handling the extracted data. This setup is well-suited for a variety of tasks in image and PDF processing, especially where text extraction and manipulation are key components.

Next, you can share the specific code sections where these libraries are used, and I'll provide detailed insights into how they work in your context.

# convert pdf to PIL image pil_image = convert_from_path('input/test_input.pdf',...

❓ Prompt

# convert pdf to PIL imagepil_image = convert_from_path('input/test_input.pdf', 500, last_page=1, strict=True)# Convert PIL to OpenCVimage = np.array(pil_image[0]) # Convert RGB to BGR image = image[:, :, ::-1].copy() # Convert to greyscaleimage_grey = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ind_ = list(zip(np.where(image_grey==255)[0], np.where(image_grey==255)[1]))for i in ind_: image_grey[i[0]][i[1]] = 0 # Thresholding the image(thresh, img_bin) = cv2.threshold(image_grey, 128, 255,cv2.THRESH_BINARY| cv2.THRESH_OTSU)# Invert the imageimg_bin = 255-img_bin# Defining a kernel lengthkernel_length = np.array(image_grey).shape[1]//80# A verticle kernel of (1 X kernel_length), which will detect all the verticle lines from the image.verticle_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, kernel_length))# A horizontal kernel of (kernel_length X 1), which will help to detect all the horizontal line from the image.hori_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_length, 1))# A kernel of (3 X 3) ones.kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))# Morphological operation to detect vertical lines from an imageimg_temp1 = cv2.erode(img_bin, verticle_kernel, iterations=3)verticle_lines_img = cv2.dilate(img_temp1, verticle_kernel, iterations=3)# Morphological operation to detect horizontal lines from an imageimg_temp2 = cv2.erode(img_bin, hori_kernel, iterations=3)horizontal_lines_img = cv2.dilate(img_temp2, hori_kernel, iterations=3)# Weighting parameters, this will decide the quantity of an image to be added to make a new image.alpha = 0.5beta = 1.0 - alpha# This function helps to add two image with specific weight parameter to get a third image as summation of two image.img_final_bin = cv2.addWeighted(verticle_lines_img, alpha, horizontal_lines_img, beta, 0.0)img_final_bin = cv2.erode(~img_final_bin, kernel, iterations=2)(thresh, img_final_bin) = cv2.threshold(img_final_bin, 128,255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

💬 Answer

Your code is a well-structured approach for extracting table structure from a PDF document, converting it into an image, and then processing it to identify the lines that define the table's layout. Let's go through it step-by-step:

PDF to Image Conversion

Convert PDF to PIL Image:

convert_from_path converts the PDF into a PIL image. You've specified a high resolution (500 DPI) and limited the conversion to the first page.

Image Preprocessing

Convert PIL Image to OpenCV Format:

The image is converted from PIL format to a NumPy array for OpenCV processing. This involves reversing the color channels since PIL uses RGB and OpenCV uses BGR format.

You then convert the image to grayscale. Grayscale simplifies the image and is a common preprocessing step for image analysis.

Modify Greyscale Image:

This part modifies the grayscale image by setting all white pixels (value 255) to black (value 0). This might be a specific requirement for your image's context.

Thresholding and Inversion

Thresholding:

You apply binary thresholding with Otsu's method. This converts the image to a binary form, which is easier for detecting lines and shapes.

Invert Image:

The image is inverted. This means the black and white areas are swapped, which is a common step before line detection in table extraction tasks.

Morphological Operations

Define Kernels:

You define vertical and horizontal kernels. These are used in morphological operations to detect vertical and horizontal lines.

Detect Vertical and Horizontal Lines:

Erosion followed by dilation (morphological operations) are used with respective kernels to highlight vertical and horizontal lines in the table.

Combining Lines and Final Processing

Combine Vertical and Horizontal Line Images:

The images containing vertical and horizontal lines are combined using a weighted sum (cv2.addWeighted). This helps to create a single image highlighting the entire table grid.

Final Morphological Operations and Thresholding:

The combined image undergoes further erosion to refine the lines, then thresholded again to ensure a clean, binary image of the table structure.

Insights and Observations

The combination of these steps is aimed at isolating the structure of the table from the rest of the image. By highlighting the vertical and horizontal lines, you effectively recreate the grid of the table.

The use of morphological operations (erosion and dilation) is crucial here. They help in emphasizing the lines that constitute the table.

Otsu's thresholding method is an adaptive way to choose the binary threshold, which is useful for different lighting conditions in images.

This code is specifically tailored to extract the skeletal structure of a table from a document image. The next steps would typically involve using this structure to segment the table into individual cells and extract text from them using OCR (like pytesseract).

If there's a specific part of this code you'd like more details on, or if you have further code that deals with the extraction and processing of data from the detected table structure, feel free to share!

# Connect the broken lines img_final_bin_inv = 255 - img_final_bin kernel_new =...

❓ Prompt

# Connect the broken lines img_final_bin_inv = 255 - img_final_bin kernel_new = np.ones((5,1000), np.uint8) # note this is a horizontal kernel img_final_bin_hor = cv2.dilate(img_final_bin_inv, kernel_new, iterations=1) img_final_bin_hor = cv2.erode(img_final_bin_hor, kernel_new, iterations=1) img_final_bin_hor = 255 - img_final_bin_hor

💬 Answer

This section of your code focuses on connecting broken lines in the image, which is an important step in ensuring the table's structure is accurately represented. Let's break down what each part of the code is doing:

Inversion of the Final Binary Image

Invert the Final Binary Image:

img_final_bin_inv = 255 - img_final_bin creates an inverted version of the final binary image (img_final_bin). In this inverted image, the white areas represent the lines and structures of the table, while the black areas represent the background.

Creation of a Horizontal Kernel

Define a Horizontal Kernel:

kernel_new = np.ones((5,1000), np.uint8) creates a horizontal kernel. The size of the kernel (5x1000) indicates that it's significantly wider than it is tall. This shape is specifically chosen to connect horizontal lines in the image.

Morphological Operations to Connect Horizontal Lines

Dilate and Erode with Horizontal Kernel:

The code first dilates the inverted image using this horizontal kernel (cv2.dilate(img_final_bin_inv, kernel_new, iterations=1)). Dilation causes the white lines (which are now the table lines) to expand horizontally. This can help to bridge small gaps in the horizontal lines.

It then erodes the dilated image using the same kernel (cv2.erode(img_final_bin_hor, kernel_new, iterations=1)). Erosion shrinks the white areas, but since the gaps have already been bridged by dilation, it mainly acts to refine the lines back to their original width.

Final Inversion

Final Inversion:

img_final_bin_hor = 255 - img_final_bin_hor inverts the image back to its original form, where the table lines are black and the background is white. This inversion is necessary because the initial inversion was made to facilitate the connection of lines using morphological operations.

Insights and Observations

Purpose of Morphological Operations: The dilation followed by erosion (often referred to as "closing") is a common technique in image processing used to close small holes or gaps in objects. In the context of your task, this technique is effectively used to connect broken horizontal lines in the table structure.

Kernel Size: The choice of kernel size (5x1000) is crucial. A wide kernel ensures that the operations primarily affect the horizontal aspects of the image, making it particularly effective for connecting horizontal lines.

Final Image: The final image (img_final_bin_hor) should now have a more continuous and connected structure of the table, making it easier to segment into individual cells in subsequent steps.

These steps are essential for improving the quality of the table structure extraction, especially in cases where the original document might have faint or broken lines. This preprocessing greatly aids in the accuracy of the later stages of table extraction and data processing.

If you have more code or specific questions about the next steps, such as how to segment the table or extract text, feel free to share!

from now on. response me in chinese. # Find contours for image, which will detec...

❓ Prompt

from now on. response me in chinese. # Find contours for image, which will detect all the boxes contours, hierarchy = cv2.findContours(img_final_bin_hor, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # function to sort_contours in from top-to-left def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): # initialize the reverse flag and sort index reverse = False i = 0 # handle if we need to sort in reverse if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True # handle if we are sorting against the y-coordinate rather than # the x-coordinate of the bounding box if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 # construct the list of bounding boxes and sort them from top to # bottom boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b:b[1][i], reverse=reverse)) # return the list of sorted contours and bounding boxes return (cnts, boundingBoxes) # Sort all the contours by top to bottom. (contours, boundingBoxes) = sort_contours(contours, method="top-to-bottom") # crop different rows from the tablle rows = [] for c in contours: # Returns the location and width,height for every contour x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) new_img = image_grey[y:y+h, x:x+w] rows.append(new_img)

💬 Answer

这段代码的目的是从处理过的图像中找到轮廓，并根据这些轮廓来识别表格中的各个行。让我们逐步分析代码：

寻找轮廓

使用 cv2.findContours 寻找轮廓:

cv2.findContours(img_final_bin_hor, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 此函数用于在图像中寻找轮廓。cv2.RETR_TREE 是一个检索模式，表示它会检索所有的轮廓并重建嵌套轮廓的完整层次结构。cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 是一个轮廓近似方法，它只保存轮廓线的端点，减少存储空间。

排序轮廓

自定义函数 sort_contours 对轮廓进行排序:

这个函数用于将轮廓按特定顺序（例如从上到下或从左到右）排序。这在处理表格数据时非常有用，因为我们通常希望按照阅读顺序（从上到下，从左到右）处理数据。

该函数首先确定排序方向和坐标轴（水平或垂直），然后创建每个轮廓的边界框列表，最后根据边界框的位置对轮廓进行排序。

分割表格行

按照轮廓切分行:

代码遍历排序后的轮廓，使用 cv2.boundingRect 来获取每个轮廓的位置和大小（即表格的每行）。

然后根据这些坐标和大小，从原始灰度图像中切割出每一行，存储在列表 rows 中。

代码分析

图像分割：此步骤的关键在于精确地从图像中分割出表格的每一行。正确的轮廓检测和排序是至关重要的，因为这决定了后续文本提取的准确性。

数据结构：最终，每行表格都被存储为一个图像片段，这为下一步的文本提取和数据处理奠定了基础。

这段代码展示了如何从结构化的图像数据中提取出单独的行。接下来，您可能会使用 OCR 技术（如 pytesseract）从这些图像片段中提取文本信息。

如果你有更多的代码段，或者对某一特定部分有疑问，请随时分享！

#OCR on cropped rows : get text and box around the text box_info = [] for j in ...

❓ Prompt

#OCR on cropped rows : get text and box around the text box_info = [] for j in range(1,12): box_dict = {} im = rows[j] #preprocess (thresh, img_bin) = cv2.threshold(im, 128, 255,cv2.THRESH_BINARY| cv2.THRESH_OTSU) # ocr d = pytesseract.image_to_data(img_bin, output_type=Output.DICT) n_boxes = len(d['text']) for i in range(n_boxes): if int(d['conf'][i]) > 0: (x, y, w, h) = (d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i]) if w>h: cv2.rectangle(img_bin, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) if d['text'][i]!='': box_dict[(x,y)] = d['text'][i] box_info.append(box_dict) #visualize plt.figure(j,(50,25)) plt.imshow(cv2.cvtColor(img_bin, cv2.COLOR_BGR2RGB))

💬 Answer

这部分代码的目的是对前面切分出的表格行进行光学字符识别（OCR），提取每行中的文本，并在识别的文本周围绘制矩形框。让我们逐步分析：

对切割行进行 OCR

遍历切割的行:

使用循环 for j in range(1,12): 遍历之前切割出的表格行。这里假设你要处理的行数是 11 行（从 1 到 11）。

二值化处理:

对每行图像应用二值化处理，这是 OCR 之前的标准预处理步骤，有助于提高文本识别的准确度。

使用 Pytesseract 进行 OCR:

pytesseract.image_to_data 函数用于从二值化后的图像中提取文本信息。这个函数返回一个包含识别文本及其位置信息的字典。

提取文本和绘制矩形框

遍历识别到的文本框:

通过 len(d['text']) 获取识别到的文本数量，并遍历它们。

对于置信度（confidence）大于 0 的文本框，提取其位置和尺寸信息，并在图像上绘制矩形框。

如果文本内容不为空，将其位置和文本内容保存到 box_dict 字典中。

收集每行的文本信息:

将每行的文本信息（box_dict）添加到列表 box_info 中，以便于后续处理。

可视化

显示处理后的图像:

使用 Matplotlib 的 plt.imshow 函数显示每行处理后的图像，这有助于可视化 OCR 的结果和矩形框的位置。

代码分析

文本识别与位置提取：通过 Pytesseract 对每行进行 OCR，不仅提取文本内容，还获取文本在图像中的具体位置。

可视化反馈：绘制矩形框并显示处理后的图像有助于直观地评估 OCR 的效果和准确性。

数据组织：每行的文本及其位置被有效地组织和存储，方便后续的数据处理和分析。

这段代码展示了从表格行中提取文本信息的完整过程，包括预处理、OCR 识别、结果可视化和数据组织。如果您需要更多的帮助，或者想要了解后续的数据处理步骤，请随时告诉我！

# extrapolate positions of starting points of columns using 'box_info' #and 'ca...

❓ Prompt

# extrapolate positions of starting points of columns using 'box_info' #and 'canopy_technical_test_input.pdf' approx = [70,596,1047,2970,3549,3989,4542] # Group boxes in the same column together final_boxes = [] for box in box_info: dict_ = {i:[] for i in range(7)} ct = 0 for i,keys in enumerate(box): point_found = False for j, t in enumerate(approx): lower = approx[j]-10 if j == 6: higher = 5000 else: higher = approx[j+1]-10 if keys[0] > lower and keys[0]<higher: dict_[j].append(keys) last_ind = j point_found = True break if point_found == False: dict_[last_ind].append(keys) final_boxes.append(dict_)

💬 Answer

这部分代码的目的是将前面通过 OCR 识别到的文本框根据它们在图像中的位置分组，从而确定它们属于哪一列。这是表格数据处理中的一个重要步骤，它帮助将数据按列组织起来。让我们逐步分析代码：

使用近似列起始点对文本框进行分组

定义近似列起始点:

approx = [70,596,1047,2970,3549,3989,4542] 这个列表似乎定义了每一列的大致开始位置。这些值可能是基于对特定文档布局的观察得出的。

分组文本框

对每行的文本框进行分组:

代码遍历 box_info 中的每一行，为每行的文本框进行分组。

dict_ = {i:[] for i in range(7)} 创建了一个字典，用于存储每一列的文本框。这里假设表格有 7 列。

确定文本框所属的列:

对于每个文本框，代码检查它的横坐标（keys[0]）是否位于某个列的范围内。

对于每一列，定义了一个范围 (lower 和 higher)。如果文本框的横坐标在这个范围内，它就被归类到这一列。

处理不明确的情况

处理未找到对应列的情况:

如果一个文本框的位置没有匹配到任何一列的范围，代码将其归类到上一个找到的列。这是一种处理不明确情况的方法，尽管它可能不是最准确的。

收集最终的分组信息

存储最终的分组信息:

每行的分组信息（dict_）被添加到列表 final_boxes 中。这样，final_boxes 就包含了所有行的列分组信息。

代码分析

列的确定：通过定义列的起始点和范围，此方法试图确定每个文本框属于哪一列。这种方法依赖于对表格布局的理解和预先设定的列位置。

分组逻辑：代码逻辑尝试将每个文本框分类到最合适的列中，这对于之后正确提取和处理表格数据至关重要。

这段代码为处理表格数据提供了一个基础框架，将文本内容按列组织。接下来的步骤可能包括将这些数据转换为结构化的格式（如 pandas DataFrame），进行进一步的清洗和分析。

如果你对接下来的步骤有疑问，或者需要在其他方面获得帮助，请随时告诉我！

# Create an excel sheet columns = ['Booking Date', 'Txn Date', 'Booking Text', '...

❓ Prompt

# Create an excel sheet columns = ['Booking Date', 'Txn Date', 'Booking Text', 'Value Date', 'Debit', 'Credit', 'Balance'] data_dict = {x:[] for x in columns} for i, box in enumerate(final_boxes): for key in final_boxes[i]: string = '' # for 'Booking text' column if len(final_boxes[i][key]) > 1: for val in final_boxes[i][key]: string += str(box_info[i][val]) + ' ' # for remaining columns elif len(final_boxes[i][key]) == 1: string = box_info[i][final_boxes[i][key][0]] if len(re.findall("[\d]{1,2}.[\d]{1,2}.[\d]{4}",string))>0: segments = string.split('.') string = segments[2] + '/' + segments[1] + '/' + segments[0] elif ',' in string: string = string.replace(",","").split('.')[0] data_dict[columns[key]].append(string) df = pd.DataFrame(data_dict) df.to_excel('output/pdf2excel.xlsx', index = False)

💬 Answer

这段代码的目的是将之前识别和组织的表格数据转换为一个 Excel 表格。让我们逐步分析代码：

创建数据字典

定义列名并初始化数据字典:

columns = ['Booking Date', 'Txn Date', 'Booking Text', 'Value Date', 'Debit', 'Credit', 'Balance'] 定义了一个列名的列表，代表了最终 Excel 表格的列标题。

data_dict = {x:[] for x in columns} 创建一个字典，其中每个键是一个列名，对应的值是一个空列表，用于存储该列的数据。

处理和组织数据

遍历每行的文本框并组织数据:

对于 final_boxes 中的每一行，代码遍历每个列的文本框。

如果一个列中有多个文本框（如 "Booking Text" 列），则将这些文本框中的文本串联起来。

如果一个列中只有一个文本框，则直接使用该文本框的文本。

特殊格式处理

处理特定列的数据格式:

日期列（如 "Booking Date"）: 代码识别并转换日期格式，例如从 "dd.mm.yyyy" 转换为 "yyyy/mm/dd"。

数字列（如 "Debit" 和 "Credit"）: 如果字符串中包含逗号，代码会移除逗号并只保留数字部分。

创建 DataFrame 并输出到 Excel

创建 pandas DataFrame 并保存为 Excel 文件:

使用 pd.DataFrame(data_dict) 将收集的数据转换为 pandas DataFrame。

最后，使用 df.to_excel('output/pdf2excel.xlsx', index=False) 将 DataFrame 保存为 Excel 文件。

代码分析

数据组织：此代码有效地将提取的文本按列组织，并处理了特定格式的数据，如日期和数字。

格式转换和输出：通过 pandas 创建 DataFrame 并输出为 Excel 文件，是一种常见且有效的数据处理方式。

这段代码完成了从图像识别到数据提取再到格式化输出的整个流程，是表格数据自动化处理的一个很好的例子。如果你有任何问题，或者需要在其他方面的帮助，欢迎随时询问！

我对上面一块的代码不是很了解，有很多CV相关的技术细节，请你逐个展开讲解，并告诉我对应的CV关键词。# convert pdf to PIL image pi...

❓ Prompt

我对上面一块的代码不是很了解，有很多CV相关的技术细节，请你逐个展开讲解，并告诉我对应的CV关键词。# convert pdf to PIL imagepil_image = convert_from_path('input/test_input.pdf', 500, last_page=1, strict=True)# Convert PIL to OpenCVimage = np.array(pil_image[0]) # Convert RGB to BGR image = image[:, :, ::-1].copy() # Convert to greyscaleimage_grey = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ind_ = list(zip(np.where(image_grey==255)[0], np.where(image_grey==255)[1]))for i in ind_: image_grey[i[0]][i[1]] = 0 # Thresholding the image(thresh, img_bin) = cv2.threshold(image_grey, 128, 255,cv2.THRESH_BINARY| cv2.THRESH_OTSU)# Invert the imageimg_bin = 255-img_bin# Defining a kernel lengthkernel_length = np.array(image_grey).shape[1]//80# A verticle kernel of (1 X kernel_length), which will detect all the verticle lines from the image.verticle_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, kernel_length))# A horizontal kernel of (kernel_length X 1), which will help to detect all the horizontal line from the image.hori_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_length, 1))# A kernel of (3 X 3) ones.kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))# Morphological operation to detect vertical lines from an imageimg_temp1 = cv2.erode(img_bin, verticle_kernel, iterations=3)verticle_lines_img = cv2.dilate(img_temp1, verticle_kernel, iterations=3)# Morphological operation to detect horizontal lines from an imageimg_temp2 = cv2.erode(img_bin, hori_kernel, iterations=3)horizontal_lines_img = cv2.dilate(img_temp2, hori_kernel, iterations=3)# Weighting parameters, this will decide the quantity of an image to be added to make a new image.alpha = 0.5beta = 1.0 - alpha# This function helps to add two image with specific weight parameter to get a third image as summation of two image.img_final_bin = cv2.addWeighted(verticle_lines_img, alpha, horizontal_lines_img, beta, 0.0)img_final_bin = cv2.erode(~img_final_bin, kernel, iterations=2)(thresh, img_final_bin) = cv2.threshold(img_final_bin, 128,255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

💬 Answer

当然，让我们逐步分析这段代码，并解释相关的计算机视觉（CV）概念和技术细节：

PDF 转换为 PIL 图像

convert_from_path:

CV 关键词：PDF 转图像。

功能：将 PDF 文件转换为图像格式。这里使用的是 convert_from_path 函数，将 PDF 页面转换为高分辨率（500 DPI）的 PIL（Python Imaging Library）图像。

PIL 转换为 OpenCV 图像

PIL 图像转换为 NumPy 数组:

CV 关键词：图像格式转换。

功能：将 PIL 图像转换为 OpenCV 可以处理的格式。OpenCV 主要使用 NumPy 数组来处理图像。

RGB 到 BGR 转换:

CV 关键词：颜色空间转换。

功能：PIL 使用 RGB 颜色格式，而 OpenCV 使用 BGR。代码通过 [::-1] 实现颜色通道的反转。

转换为灰度图

灰度转换:

CV 关键词：灰度化。

功能：使用 cv2.cvtColor 函数，将 BGR 图像转换为灰度图像。灰度图像处理起来更简单，因为它仅包含亮度信息。

修改灰度图像

修改灰度值:

CV 关键词：像素操作。

功能：将灰度图像中所有的白色像素（值为 255）改为黑色（值为 0）。这是一种特定的像素级操作，可能是为了后续处理的需要。

二值化

二值化处理:

CV 关键词：图像二值化。

功能：使用 cv2.threshold 函数，将灰度图像转换为二值图像。Otsu 的方法自动选择一个阈值，将图像分为黑白两部分。

图像反转

图像反转:

CV 关键词：图像反转。

功能：将图像中的黑白颜色反转。在二值化后执行，以便于后续的线条检测。

定义和应用形态学核

形态学核的定义和应用:

CV 关键词：形态学处理、腐蚀、膨胀。

功能：

定义用于检测垂直和水平线的形态学核。
应用腐蚀和膨胀操作来突出垂直和水平线。腐蚀操作会缩小图像中的白色区域，而膨胀操作则扩大这些区域。

结合垂直和水平线

结合垂直和水平线:

CV 关键词：图像加权和。

功能：使用 cv2.addWeighted 函数将检测到的垂直线图像和水平线图像结合起来，创建一个包含整个表格结构的图像。

最终的二值化和形态学操作

最终处理:

CV 关键词：反转、腐蚀、二值化。

功能：先反转图像，然后使用腐蚀操作进一步清晰化线条，最后再次进行二值化以获得清晰的表格结构。

这段代码展示了从 PDF 到表格结构提取的完整流程，涉及了多个计算机视觉领域的关键概念和技术。每一

我想知道什么是CV中的形态学处理。包含哪些处理方法

❓ Prompt

我想知道什么是CV中的形态学处理。包含哪些处理方法

💬 Answer

计算机视觉（CV）中的形态学处理（Morphological Processing）是一种基于图像的数学运算集合，主要用于图像的预处理或后处理阶段。这些运算处理图像中的结构，可以突出图像的某些特征或者去除不需要的噪声。形态学处理通常应用于二值化图像，并基于图像的形状进行操作。

形态学处理的主要方法包括：

腐蚀（Erosion）:

概念：通过缩小图像的前景对象来去除图像边界上的像素。

用途：它用于消除小的白噪声，分离两个连接在一起的对象，减小对象的大小。

实现：一般使用一个结构元素（kernel），仅当该元素下的所有像素值均为1时，原像素点才保留。

膨胀（Dilation）:

概念：与腐蚀相反，通过增加图像前景对象的边界像素来扩大图像区域。

用途：用于增加对象的大小，填充对象内的小洞，或连接邻近的对象。

实现：同样使用结构元素，只要元素下的任一像素为1，原像素点即变为1。

开运算（Opening）:

概念：先腐蚀后膨胀的组合运算。

用途：用于去除小对象或细节（如小噪点），同时保持对象的大小和形状基本不变。

实现：通常用于去除噪音。

闭运算（Closing）:

概念：先膨胀后腐蚀的组合运算。

用途：用于填充对象内的小洞或小黑点，同时保持对象的大小和形状基本不变。

实现：用于关闭前景对象内的小孔或图像上的小黑点。

形态学梯度（Morphological Gradient）:

概念：膨胀和腐蚀的差异。

用途：用于突出图像中的边缘。

顶帽（Top Hat）:

概念：原始图像与开运算之后图像的差。

用途：用于分离比邻近点稍亮的小物体。

黑帽（Black Hat）:

概念：闭运算后的图像与原始图像的差。

用途：用于分离比邻近点稍暗的小物体。

关键概念：

结构元素（Kernel or Structuring Element）:

这是一个小的矩阵，用于决定操作的性质。它可以是任何形状和大小，通常是一个小的方形或圆形。

二值化图像:

形态学运算通常在二值化图像上执行，其中像素值只能是0或1（或者说黑白）。

形态学处理是图像处理中的一项强大工具，特别适用于图像预处理、特征提取和噪声消除等任务。在计算机视觉的很多应用中，例如在文档分析、医学图像处理和工业检测系统中，形态学处理扮演着关键的角色。

请你结合opencv的python库，逐个展示形态学处理的方法过程

❓ Prompt

请你结合opencv的python库，逐个展示形态学处理的方法过程

💬 Answer

当然可以。让我们逐个查看 OpenCV 中形态学处理的方法，并用 Python 代码示例来演示每种方法的过程。为了演示，我们将使用一个简单的二值图像。假设 image 是一个已经二值化的图像。

首先，需要安装 OpenCV 库，如果还没有安装，可以使用 pip 安装：

1. 腐蚀（Erosion）

腐蚀用于消除边界像素，从而使前景对象变小。

2. 膨胀（Dilation）

膨胀是腐蚀的反作用，增加边界像素的数量，使前景对象变大。

3. 开运算（Opening）

开运算是腐蚀后紧接着的膨胀，用于去除小的对象。

4. 闭运算（Closing）

闭运算是膨胀后紧接着的腐蚀，用于填充小洞。

5. 形态学梯度（Morphological Gradient）

形态学梯度是膨胀图像和腐蚀图像之间的差异，用于突出图像边缘。

6. 顶帽（Top Hat）

顶帽是原始图像与开运算图像之间的差异。

7. 黑帽（Black Hat）

黑帽是闭运算图像与原始图像之间的差异。

示例图像

为了运行这些代码，您需要一个二值化图像。这里我们没有提供具体的图像，所以 image 需要替换为您的二值图像。您可以使用 OpenCV 的 cv2.imread 函数加载图像，并使用 cv2.threshold 或其他方法进行二值化处理。

注意

这些示例代码中的 iterations = 1 表示运算应用一次。根据需要，您可以增加迭代次数以增强效果。

结构元素（kernel）的大小和形状可以根据您的具体需求进行调整。这里使用的是一个 5x5 的方形结构元素。

很好，现在请你将以上7中方法合并到一个py文件中，并且在处理后输出对应方法的图片结果。

❓ Prompt

很好，现在请你将以上7中方法合并到一个py文件中，并且在处理后输出对应方法的图片结果。

💬 Answer

好的，我将为您准备一个 Python 脚本，其中包含上述所有七种形态学处理方法，并且在每种处理后保存处理结果的图像。在这个脚本中，我们将加载一个图像，对其应用这些形态学处理，并将结果保存为不同的图像文件。

这里有一个示例脚本，您需要确保您的环境中安装了 OpenCV，并且有一张命名为 input_image.jpg 的二值化图像在相同的目录下。

在这个脚本中：

apply_morphological_operations 函数接受输入图像的路径和输出路径。

函数内部，它读取图像，定义一个结构元素，然后对图像应用七种不同的形态学操作。

每种操作的结果都保存为一个新的图像文件，文件名对应于所使用的操作。

注意事项：

确保您的工作目录中有一个名为 input_image.jpg 的二值化图像。

输出目录 output_images 应该存在，或者您可以修改脚本以在保存图像之前创建它。

此脚本假设您的输入图像已经是二值化的。如果不是，您可能需要在应用这些操作之前先对其进行二值化处理。

我发现通过blackhat能够获得一个非常优秀清晰的结果。但是我丢失了一些内部细线成分。

❓ Prompt

我发现通过blackhat能够获得一个非常优秀清晰的结果。但是我丢失了一些内部细线成分。

💬 Answer

黑帽（Black Hat）操作是通过闭运算后的图像减去原始图像得到的。它通常用于突出暗色对象（相对于背景）。在您的情况中，黑帽操作可能突出了一些重要的特征，但同时也可能丢失了一些细节，尤其是图像内部的细线部分。这是因为闭运算首先进行膨胀，这可能导致细线部分被“淹没”。

要改进这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 调整结构元素的大小和形状

更小或者不同形状的结构元素可能会在闭运算时保留更多细节。例如，使用较小的核或椭圆形、交叉形的核可能会有所帮助。

2. 结合其他形态学操作

在应用黑帽操作之后，可以尝试再应用其他形态学操作来恢复或突出细线。例如，使用腐蚀操作可能会帮助恢复一些丢失的细线。

3. 使用图像增强技术

在应用黑帽操作后，可以尝试一些图像增强技术来提升细节。例如，使用直方图均衡化或对比度增强可能会有所帮助。

4. 结合其他图像处理技术

在某些情况下，结合使用阈值处理、边缘检测（如 Canny 算法）或图像滤波（如高通滤波器）可能会有助于恢复细节。

每种方法都有其优点和局限性，可能需要根据您的具体图像和需求进行一些实验和调整。在进行调整时，请记住每一步操作如何影响图像，并尝试找到最佳的平衡点。

我想要知道一个工业界如何应用cv 解决实际问题的的 best practice。要求包含图片录入导出，中间处理过程。

❓ Prompt

我想要知道一个工业界如何应用cv 解决实际问题的的 best practice。要求包含图片录入导出，中间处理过程。

💬 Answer

工业界中计算机视觉（CV）的应用非常广泛，涉及从质量控制到自动化检测等多个方面。一个典型的工业计算机视觉系统会包括图像采集、图像预处理、特征提取、检测/分类、决策制定和结果输出等环节。下面是一个简化的示例流程，描述了如何在工业环境中应用计算机视觉来解决实际问题，例如自动检测产品缺陷：

1. 图像采集

工具：使用高分辨率工业相机，配合适当的照明系统。

过程：产品在传送带上移动，相机定时拍摄产品的高清图片。

2. 图像预处理

目的：改善图像质量，突出关键特征。

方法：

去噪声：使用滤波器去除图像噪声。
对比度增强：改善图像对比度，使特征更加明显。
二值化：为了简化处理，可以将图像转换为二值图像。

3. 特征提取

目的：识别出图像中的关键特征，如形状、边缘或特定标记。

方法：

边缘检测：使用如 Sobel、Canny 等算法识别物体边缘。
形状检测：识别和分类图像中的基本形状。

4. 检测/分类

目的：基于提取的特征进行决策。

方法：

模板匹配：与预先定义的合格品模板进行比较。
机器学习分类器：使用训练过的模型（如 SVM、神经网络）进行缺陷分类。

5. 决策制定

过程：根据检测结果确定产品是合格品还是次品。

方法：设置阈值或使用逻辑判断来分类产品。

6. 结果输出与反馈

输出：将检测结果（合格/次品）记录下来或直接反馈给制造系统。

动作：例如，自动剔除次品。

7. 图像导出和报告

保存：将关键图像和检测结果保存为日志。

报告：生成检测报告，用于后续分析和质量控制。

实际应用示例：

假设一个工厂生产金属零件，需要检测每个零件是否有裂纹或缺陷。整个过程可能包括以下步骤：

图像采集：金属零件在传送带上移动时，高清相机捕捉其图像。

图像预处理：图像被转换为灰度图，应用高通滤波器突出边缘。

特征提取：使用边缘检测算法找出潜在的裂纹。

检测/分类：比较检测到的裂纹与正常裂纹的大小和形状，使用机器学习模型来分类。

决策制定：如果裂纹超过某个阈值，产品被标记为次品。

结果输出与反馈：次品被自动从传送带上移除。

图像导出和报告：检测结果被记录并保存，供未来分

析和改进。

这个流程仅是一个示例，实际应用中可能会更复杂，具体取决于产品类型、生产线环境、检测要求等多种因素。

如果我想要在移动IOS端应用一套CV的算法模型，有什么 best practice

❓ Prompt

如果我想要在移动IOS端应用一套CV的算法模型，有什么 best practice

💬 Answer

在移动iOS端应用计算机视觉（CV）算法模型时，需要考虑的关键因素包括性能优化、资源管理、用户体验和兼容性。以下是一些最佳实践：

1. 选择合适的计算机视觉框架

Core ML: Apple 的机器学习框架，支持多种模型类型，适用于快速、高效的机器学习任务。

Vision Framework: 集成于 iOS 中，用于处理图像和视频数据的高级计算机视觉任务。

OpenCV: 适用于复杂的图像处理任务，但可能需要更多的资源和优化。

2. 模型优化和转换

使用工具如 coremltools 将训练好的模型转换为 Core ML 格式。

确保模型尽量轻量化，以减少应用的内存占用和提高处理速度。

3. 性能优化

异步处理：使用 Grand Central Dispatch (GCD) 或其他多线程工具，确保图像处理不会阻塞主线程。

内存管理：处理大量或高分辨率的图像时要特别注意内存使用，防止应用崩溃。

4. 用户体验

实时反馈：在处理图像时提供进度指示或加载动画，改善用户体验。

简洁的用户界面：确保应用界面直观易用，用户容易理解如何操作。

5. 兼容性和测试

在不同型号的设备上测试应用，确保在各种硬件上都能良好运行。

考虑向下兼容旧版 iOS 系统，但也要注意新版本iOS的特性优势。

6. 电池使用优化

计算机视觉任务通常消耗较多电量。优化算法和适当控制使用频率，以减少电池消耗。

7. 使用边缘计算优势

尽量在设备上进行图像处理，减少对服务器的依赖，提高响应速度并保护用户隐私。

8. 遵守隐私政策

如果应用涉及到个人数据，如面部识别等，确保符合隐私法规，并在应用中明确告知用户。

9. 持续更新和维护

随着技术的发展，定期更新模型和算法，利用最新的研究成果和技术优化。

示例应用场景：

假设您正在开发一个用于识别和分类不同类型植物的 iOS 应用。您可以使用 Core ML 部署训练好的模型，结合 Vision Framework 来处理用户上传的植物图片。应用中应包含清晰的使用指南，确保用户能够正确上传图片。同时，应用应能快速返回结果，并在处理过程中显示加载动画。在开发过程中，应用应在多个设备和iOS版本上进行测试，以确保兼容性和稳定性。

总之，开发iOS端的计算机视觉应用需要综合考虑技术选型、性能优化、用户体验和隐私保护等多个方面，确保应用既高效又易于使用。

如果我想要讲导入图片进行cv处理。仅需要将其blacktop的结果导出显示。我该如何开始我的ios项目

❓ Prompt

如果我想要讲导入图片进行cv处理。仅需要将其blacktop的结果导出显示。我该如何开始我的ios项目

💬 Answer

要在 iOS 项目中导入图片、进行计算机视觉处理（如应用 Black Top 操作），并显示结果，您可以遵循以下步骤来构建您的应用：

步骤 1: 创建新的 iOS 项目

打开 Xcode 并创建一个新的 iOS 项目。

选择适合的模板，例如 "Single View App"。

步骤 2: 设计用户界面

使用 Storyboard 或 SwiftUI 设计用户界面。

添加一个用于显示图片的 UIImageView。

添加一个按钮用于触发图片导入和处理的过程。

步骤 3: 导入图片

在按钮的点击事件处理函数中，使用 UIImagePickerController 来允许用户从相册中选择图片。

步骤 4: 进行计算机视觉处理

使用 OpenCV 对选择的图片进行处理。由于 OpenCV 不是原生支持的，您需要将其集成到您的项目中。可以使用 CocoaPods 或手动方式集成 OpenCV。

应用 Black Top 形态学操作。这可能需要您将图片从 UIImage 转换为 OpenCV 的 Mat 格式，进行处理后再转换回 UIImage。

步骤 5: 显示结果

将处理后的图片显示在 UIImageView 中。

步骤 6: 配置和测试

确保所有的元素都已正确配置并连接到您的代码。

在模拟器或实际设备上测试应用。

示例代码片段

这是一个简化的示例，展示了如何在点击按钮时打开图片选择器，并在选择图片后显示它：

集成 OpenCV

由于 OpenCV 不是 iOS 的原生框架，您需要将其集成到您的项目中。这可以通过 CocoaPods 或手动集成实现。如果您不熟悉如何在 iOS 项目中使用 OpenCV，可能需要查阅一些教程或文档。

注意事项

确保您的应用遵循 iOS 的隐私准则，特别是如果您的应用需要访问用户的相册。

进行充分的测试，确保应用在不同设备和不同版本的 iOS 上表现良好。

考虑到性能和响应性，确保图像处理过程不会阻塞主线程。您可能需要使用 GCD（Grand Central Dispatch）等技术来异步处理图像。

如何训练一个AI模型，可以实现opencv中的applybacktoptoimage效果

❓ Prompt

如何训练一个AI模型，可以实现opencv中的applybacktoptoimage效果

💬 Answer

要训练一个人工智能（AI）模型以实现与 OpenCV 中 applyBlackTopToImage （或类似功能）相似的效果，您需要进行以下几个步骤：

1. 明确任务和收集数据

任务定义：首先，确定您想要模型执行的具体任务。例如，如果 applyBlackTopToImage 指的是应用黑帽形态学操作，那么您的任务可能是突出图像中的暗色区域或背景中的亮色物体。

数据收集：收集适当的训练数据。对于图像处理任务，您需要大量的输入图像以及相应的目标输出图像。对于黑帽操作，这意味着您需要成对的原始图像和经过黑帽操作处理的图像。

2. 数据预处理

格式化：确保所有图像都被格式化为相同的尺寸和颜色空间。

增强：可以通过图像增强技术（如旋转、缩放、剪裁）增加数据集的多样性。

分割：将数据分为训练集、验证集和测试集。

3. 选择模型架构

对于图像到图像的任务（如风格转换、图像分割），常用的模型包括 U-Net、GAN（生成对抗网络）或自编码器。

这些架构能够学习输入图像到输出图像之间的复杂映射。

4. 训练模型

使用机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）来训练您的模型。

在训练过程中，监控损失函数和验证集的性能，以确保模型不会过拟合。

调整超参数（如学习率、批大小、网络层数）以优化性能。

5. 评估和调优

使用测试集来评估模型的性能。

如果效果不理想，考虑调整模型架构、重新考虑数据预处理步骤或增加更多训练数据。

6. 部署

将训练好的模型部署到应用程序中。在移动设备上，您可能需要使用模型优化技术（如量化）来减少模型大小。

示例代码（Python 使用 TensorFlow）

这是一个简化的示例，展示了如何使用 TensorFlow 训练一个简单的卷积神经网络来处理图像：

注意事项

数据量：深度学习通常需要大量的数据。确保您有足够的数据来训练模型。

计算资源：深度学习训练通常需要显著的计算资源，使用 GPU 可以显著加速训练过程。

专业知识：深度学习和计算机视觉是高度专业化的领域。如果您是新手，可能需要深入学习相关知识或寻求专业帮助。

我如何将通过tf训练的模型导入到Core ML中转换为ios项目xcode中

❓ Prompt

我如何将通过tf训练的模型导入到Core ML中转换为ios项目xcode中

💬 Answer

要将 TensorFlow 训练的模型导入到 Core ML 中并在 iOS 项目中使用，您需要经历几个步骤来转换模型格式并在 Xcode 中进行集成。以下是将 TensorFlow 模型转换为 Core ML 模型并在 Xcode 项目中使用的步骤：

1. 准备工作

确保您已经安装了 TensorFlow 和 Core ML Tools。如果还没有安装 Core ML Tools，可以通过以下命令安装：

2. 转换模型

使用 coremltools 将 TensorFlow 模型转换为 Core ML 模型格式（.mlmodel）。以下是转换模型的示例代码：

3. 在 Xcode 中使用 Core ML 模型

将 .mlmodel 文件拖入您的 Xcode 项目：确保在添加时选择了 "Copy items if needed"。

在项目中使用模型：Xcode 将自动生成一个与您的模型同名的 Swift 类。您可以通过这个类来与模型交互。

4. 集成模型到您的应用

使用生成的 Swift 类来预测或处理图像。以下是一个简化的使用示例：

在上述代码中，MyModel 是 Xcode 为您的 Core ML 模型自动生成的类。您需要编写或使用现有的代码来将 UIImage 转换为 CVPixelBuffer，因为 Core ML 模型通常以 CVPixelBuffer 作为输入。

5. 测试应用

在模拟器或真实设备上运行您的应用，测试模型的性能和准确性。

注意事项

在进行模型转换时，确保输入和输出的格式与您的应用场景相匹配。

转换后的模型可能需要进行一些调整或优化，以确保其在 iOS 设备上运行得更加高效。

根据模型的复杂度和大小，它可能对设备的性能和响应时间产生影响。进行充分的测试以确保良好的用户体验。

请补全你的 ViewController

❓ Prompt

请补全你的 ViewController

💬 Answer

要在 ViewController 中完整地集成和使用 Core ML 模型，您需要做几件事：处理图像输入，调用模型，以及处理模型输出。以下是一个补全的 ViewController 示例，包括处理图像并使用模型进行预测的基本逻辑。

请注意，这个例子假设您的模型接受像素缓冲区 (CVPixelBuffer) 作为输入，并返回一些预测结果。您可能需要根据您模型的具体输入和输出来调整这个代码。

在这个代码中，selectImage 动作会启动一个图片选择器，让用户从图库中选择一张图片。选择的图片会通过 imagePickerController(_:didFinishPickingMediaWithInfo:) 方法返回，并显示在 UIImageView 上。然后，processImage 方法会将图片转换为模型接受的格式并使用模型进行预测。

请注意，UIImage.toCVPixelBuffer 方法需要您根据模型的具体要求实现。此外，您需要根据模型的实际输出调整结果处理逻辑。

最后，确保在 ViewController 中适当地处理了所有可能的错误情况，比如模型加载失败或者模型预测失败，并且确保所有 UI 更新都在主线程上执行。

you are a cv expert python. You will teach me step by step to understand an cv c...

❓ Prompt

💬 Answer

Step 1: Setting Up the Environment

Step 2: Loading the Image

Step 3: Preprocessing the Image

Step 4: Detecting Lines and Shapes

Step 5: Extracting the Table Structure

Step 6: Extracting and Storing Data

Alternative Methods

Additional Notes

first. I will give you code. so don't need to give such outline. second. follow ...

❓ Prompt

💬 Answer

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as p...

❓ Prompt

💬 Answer

# convert pdf to PIL image pil_image = convert_from_path('input/test_input.pdf',...

❓ Prompt

💬 Answer

PDF to Image Conversion

Image Preprocessing

Thresholding and Inversion

Morphological Operations

Combining Lines and Final Processing

Insights and Observations

# Connect the broken lines img_final_bin_inv = 255 - img_final_bin kernel_new =...

❓ Prompt

💬 Answer

Inversion of the Final Binary Image

Creation of a Horizontal Kernel

Morphological Operations to Connect Horizontal Lines

Final Inversion

Insights and Observations

from now on. response me in chinese. # Find contours for image, which will detec...

❓ Prompt

💬 Answer

寻找轮廓

排序轮廓

分割表格行

代码分析

#OCR on cropped rows : get text and box around the text box_info = [] for j in ...

❓ Prompt

💬 Answer

对切割行进行 OCR

提取文本和绘制矩形框

可视化

代码分析

# extrapolate positions of starting points of columns using 'box_info' #and 'ca...

❓ Prompt

💬 Answer

使用近似列起始点对文本框进行分组

分组文本框

处理不明确的情况

收集最终的分组信息

代码分析

# Create an excel sheet columns = ['Booking Date', 'Txn Date', 'Booking Text', '...

❓ Prompt

💬 Answer

创建数据字典

处理和组织数据

特殊格式处理

创建 DataFrame 并输出到 Excel

代码分析

我对上面一块的代码不是很了解，有很多CV相关的技术细节，请你逐个展开讲解，并告诉我对应的CV关键词 。# convert pdf to PIL image pi...

❓ Prompt

💬 Answer

PDF 转换为 PIL 图像

PIL 转换为 OpenCV 图像

转换为灰度图

修改灰度图像

二值化

图像反转

定义和应用形态学核

结合垂直和水平线

最终的二值化和形态学操作

我想知道什么是CV中的形态学处理。包含哪些处理方法

❓ Prompt

💬 Answer

形态学处理的主要方法包括：

我对上面一块的代码不是很了解，有很多CV相关的技术细节，请你逐个展开讲解，并告诉我对应的CV关键词。# convert pdf to PIL image pi...

我想要知道一个工业界如何应用cv 解决实际问题的的 best practice。要求包含图片录入导出，中间处理过程。