从PDF提取公式与表格：结合Nougat视觉模型与OCR的混合解析流水线
大家好，今天我们要探讨一个在信息提取领域非常重要且具有挑战性的课题：如何从PDF文档中准确、高效地提取公式和表格。PDF作为一种通用的文档格式，广泛应用于学术论文、技术报告、财务报表等领域，其中包含大量结构化的数据和复杂的数学表达式。然而，直接从PDF中提取这些信息并非易事，传统的OCR技术在处理复杂布局、低质量扫描件以及公式识别方面存在诸多局限。
为了解决这些问题，我们将介绍一种结合Nougat视觉模型与OCR的混合解析流水线，利用深度学习的强大能力，显著提升公式和表格的提取精度。
一、问题分析与技术选型
首先，我们需要明确PDF文档中公式和表格提取所面临的挑战：
- 布局复杂性： PDF文档的布局千变万化，表格可能跨页、合并单元格，公式可能嵌入在文本中或独立成行。
- 扫描质量： 扫描的PDF文档可能存在倾斜、模糊、噪声等问题，影响OCR的识别精度。
- 公式识别难度： 数学公式包含大量的特殊符号、上下标、分式等，传统的OCR引擎难以准确识别。
- 表格结构识别： 准确识别表格的行、列、单元格，以及单元格之间的关系，是提取表格数据的关键。
针对以上挑战，我们选择以下技术方案：
- Nougat视觉模型： Nougat (Neural Optical Understanding for Academic Documents) 是一个基于Transformer的视觉模型，专门用于学术文档的理解和解析。它能够直接从PDF页面图像中生成LaTeX代码，从而实现公式的提取和识别。
- OCR引擎： 使用Tesseract OCR作为辅助工具，用于识别Nougat模型未能识别的文本内容，以及表格中的文本数据。
- 表格结构识别算法： 结合基于规则的方法和机器学习方法，识别表格的行、列、单元格，并重建表格结构。
- 图像预处理： 对PDF页面图像进行预处理，包括去噪、二值化、倾斜校正等，提高OCR的识别精度。
二、混合解析流水线设计
我们的混合解析流水线主要包含以下几个步骤：
- PDF页面图像提取： 将PDF文档转换为一系列的页面图像。
- 图像预处理： 对页面图像进行预处理，提高识别精度。
- Nougat模型处理： 使用Nougat模型识别页面中的公式，生成LaTeX代码。
- OCR引擎处理： 使用OCR引擎识别页面中的文本内容，包括表格中的数据。
- 表格结构识别： 识别页面中的表格，并重建表格结构。
- 公式与表格数据整合： 将Nougat模型提取的公式和OCR引擎提取的表格数据进行整合，生成最终的提取结果。
下面我们将详细介绍每个步骤的具体实现。
三、具体实现与代码示例
1. PDF页面图像提取
我们可以使用pdfminer.six库将PDF文档转换为页面图像。
from pdfminer.high_level import extract_pages
from pdfminer.image import ImageObject
from PIL import Image
import io
def extract_images_from_pdf(pdf_path, output_folder):
"""从PDF提取图像并保存到指定文件夹。"""
images = []
for page_layout in extract_pages(pdf_path):
for element in page_layout:
if isinstance(element, ImageObject):
data = element.stream.rawdata
img = Image.open(io.BytesIO(data))
img_name = f"page_{page_layout.pageid}_image_{len(images)}.png"
img_path = f"{output_folder}/{img_name}"
img.save(img_path)
images.append(img_path)
return images
def pdf_to_images(pdf_path, output_folder="output_images"):
"""将PDF转换为图像。"""
import os
if not os.path.exists(output_folder):
os.makedirs(output_folder)
images = []
for i, page_layout in enumerate(extract_pages(pdf_path)):
# 创建一个空白图像，大小与页面相同
width, height = page_layout.width, page_layout.height
image = Image.new('RGB', (int(width), int(height)), 'white')
# 遍历页面元素，将文本和图像绘制到图像上
for element in page_layout:
if isinstance(element, pdfminer.layout.LTTextBoxHorizontal):
# 这里简化了文本绘制，实际应用中需要更复杂的逻辑
pass
elif isinstance(element, pdfminer.layout.LTImage):
try:
data = element.stream.rawdata
img = Image.open(io.BytesIO(data))
image.paste(img, (int(element.x0), int(height - element.y1)))
except Exception as e:
print(f"Error processing image: {e}")
img_name = f"page_{i+1}.png"
img_path = os.path.join(output_folder, img_name)
image.save(img_path)
images.append(img_path)
return images
import pdfminer.layout
# Example usage
pdf_file = "example.pdf" # Replace with your PDF file
image_folder = "output_images"
image_paths = pdf_to_images(pdf_file, image_folder)
print(f"Images saved to: {image_folder}")
2. 图像预处理
图像预处理的目的是提高后续OCR和Nougat模型的识别精度。常用的预处理方法包括：
- 去噪： 使用中值滤波、高斯滤波等方法去除图像中的噪声。
- 二值化： 将图像转换为二值图像，突出文本和公式的轮廓。
- 倾斜校正： 使用霍夫变换、Radon变换等方法检测图像的倾斜角度，并进行校正。
- 对比度增强： 使用直方图均衡化、CLAHE等方法增强图像的对比度。
import cv2
import numpy as np
def preprocess_image(image_path):
"""图像预处理，包括去噪、二值化、倾斜校正。"""
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 1. 去噪
img = cv2.medianBlur(img, 3)
# 2. 二值化
thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 3. 倾斜校正 (简化版本，仅适用于小角度倾斜)
coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))
angle = cv2.minAreaRect(coords)[-1]
if angle < -45:
angle = -(90 + angle)
else:
angle = -angle
(h, w) = img.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
return rotated
# Example usage
image_path = "output_images/page_1.png" # Replace with your image path
preprocessed_image = preprocess_image(image_path)
cv2.imwrite("preprocessed_image.png", preprocessed_image) # save processed image for viewing
3. Nougat模型处理
Nougat模型可以将页面图像转换为LaTeX代码，从而提取公式。我们可以使用nougat库来调用Nougat模型。
首先安装：
pip install nougat-ocrfrom nougat import NougatModel
from PIL import Image
def extract_formulas_with_nougat(image_path):
"""使用Nougat模型提取公式。"""
model = NougatModel.from_pretrained("facebook/nougat-base") # or "facebook/nougat-small"
model.eval()
image = Image.open(image_path).convert("RGB")
predictions = model.inference(image)
latex_code = predictions["predictions"]
return latex_code
# Example Usage
image_path = "preprocessed_image.png" # or the original if you skip preprocessing
latex_code = extract_formulas_with_nougat(image_path)
print(latex_code)
4. OCR引擎处理
使用Tesseract OCR引擎识别页面中的文本内容，包括表格中的数据。
首先安装：
pip install pytesseract
#还需要安装tesseract OCR引擎，具体安装方式参考pytesseract文档import pytesseract
from PIL import Image
def extract_text_with_ocr(image_path):
"""使用Tesseract OCR引擎提取文本。"""
text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), lang='eng') #可以根据需要调整lang
return text
# Example usage
image_path = "preprocessed_image.png" # Replace with your image path
ocr_text = extract_text_with_ocr(image_path)
print(ocr_text)
5. 表格结构识别
表格结构识别是一个复杂的问题，可以使用基于规则的方法、机器学习方法或深度学习方法。这里我们提供一个基于OpenCV的简单实现，用于检测表格线，并基于这些线推断表格结构。
import cv2
import numpy as np
def detect_table_structure(image_path):
"""使用OpenCV检测表格结构。"""
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = cv2.bitwise_not(img) #invert image for easier processing
# 1. 霍夫线变换
edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
# 2. 分离水平线和垂直线
horizontal_lines = []
vertical_lines = []
if lines is not None: # Check if lines are detected
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
if abs(y2 - y1) < abs(x2 - x1): # 水平线
horizontal_lines.append(line[0])
else: # 垂直线
vertical_lines.append(line[0])
# 3. 简化：假设表格是矩形的，并且线段构成表格边界。
# 实际上，需要更复杂的算法来处理复杂的表格结构。
# 寻找最上、最下、最左、最右的线，构成表格边界
if horizontal_lines and vertical_lines: # Check if lines exist before proceeding
horizontal_lines = np.array(horizontal_lines)
vertical_lines = np.array(vertical_lines)
top_line = min(horizontal_lines[:, [1,3]].flatten())
bottom_line = max(horizontal_lines[:, [1,3]].flatten())
left_line = min(vertical_lines[:, [0,2]].flatten())
right_line = max(vertical_lines[:, [0,2]].flatten())
# 在图像上绘制检测到的线 (用于可视化)
img_color = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
for line in horizontal_lines:
x1, y1, x2, y2 = line
cv2.line(img_color, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) # Red for horizontal lines
for line in vertical_lines:
x1, y1, x2, y2 = line
cv2.line(img_color, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # Green for vertical lines
# Draw the bounding box
cv2.rectangle(img_color, (int(left_line), int(top_line)), (int(right_line), int(bottom_line)), (255, 0, 0), 3) # Blue
cv2.imwrite("table_detection_result.png", img_color) # Save the result for viewing
return top_line, bottom_line, left_line, right_line
else:
print("No lines detected. Table structure detection failed.")
return None, None, None, None
# Example usage
image_path = "preprocessed_image.png" # Replace with your image path
top, bottom, left, right = detect_table_structure(image_path)
if top is not None:
print(f"Table Boundary: Top={top}, Bottom={bottom}, Left={left}, Right={right}")
else:
print("Table detection failed.")
6. 公式与表格数据整合
最后，将Nougat模型提取的公式和OCR引擎提取的表格数据进行整合，生成最终的提取结果。这一步需要根据具体的应用场景进行定制化开发。例如，可以将公式嵌入到表格单元格中，或者将表格数据转换为CSV格式。
四、性能优化与改进方向
- 模型微调： 使用特定领域的文档数据对Nougat模型进行微调，可以提高公式识别的精度。
- 集成学习： 结合多个OCR引擎的识别结果，可以提高文本识别的鲁棒性。
- 并行处理： 使用多线程或GPU加速等技术，可以提高处理速度。
- 更复杂的表格结构分析： 上述表格检测方法较为简陋，实际应用中需要使用更复杂的算法，例如基于深度学习的表格检测与结构识别模型。
- 后处理： 对LaTeX代码进行后处理，例如符号替换、公式对齐等，可以提高公式的可读性。
五、一些实用的表格
| 步骤 | 技术/工具 | 说明 |
|---|---|---|
| PDF页面图像提取 | pdfminer.six | 将PDF文档转换为页面图像。 |
| 图像预处理 | OpenCV | 对页面图像进行去噪、二值化、倾斜校正等预处理，提高识别精度。 |
| 公式提取 | Nougat模型 | 使用Nougat模型识别页面中的公式，生成LaTeX代码。 |
| 文本提取 | Tesseract OCR | 使用OCR引擎识别页面中的文本内容，包括表格中的数据。 |
| 表格结构识别 | OpenCV | 识别页面中的表格，并重建表格结构。 |
| 数据整合 | Python脚本 | 将Nougat模型提取的公式和OCR引擎提取的表格数据进行整合，生成最终的提取结果。 |
| 技术/工具 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| Nougat模型 | 专门针对学术文档设计，公式识别精度高。 | 需要GPU支持，对硬件要求较高。对非学术文档效果可能不佳。 |
| Tesseract OCR | 开源免费，易于使用，支持多种语言。 | 在处理复杂布局、低质量扫描件时，识别精度较低。 |
| OpenCV | 功能强大，包含丰富的图像处理算法。 | 需要一定的图像处理知识。 |
六、未来展望
未来，我们可以将深度学习技术应用于整个解析流水线，例如使用Transformer模型直接从PDF文档中提取结构化数据，或者使用图神经网络对表格结构进行建模。此外，还可以结合自然语言处理技术，对提取的文本信息进行语义分析，从而实现更加智能化的文档理解和信息提取。
我们讨论了从PDF提取公式和表格的关键步骤和技术，涵盖了从页面图像提取、预处理，到使用Nougat进行公式识别，使用OCR进行文本提取，以及表格结构识别等环节。虽然代码示例较为基础，但它们构成了一个完整的混合解析流水线的骨架，为进一步的优化和定制提供了基础。