RapidLayoutRecover是文檔圖像的布局恢復(fù)工具。該項目旨在通過整合布局分析、文本識別（OCR）、表格識別和公式識別的結(jié)果，將文檔圖像恢復(fù)為包含完整布局信息的可編輯格式（例如Word或TXT文件）。

即，將文檔圖像（例如掃描的書頁、PDF 頁面等）轉(zhuǎn)換為可編輯的文本格式，例如Word或TXT文件，同時保留圖像中的布局。

RapidLayoutRecover可以自動識別圖像中的文本、表格、公式等內(nèi)容，并幫助用戶將這些圖像轉(zhuǎn)換為可以進一步編輯和處理的格式。這樣，用戶就不必手動輸入或重建文檔中的內(nèi)容，大大節(jié)省了時間和精力。

處理掃描的文檔圖像，將其轉(zhuǎn)換為可編輯的文本。

自動識別復(fù)雜的布局結(jié)構(gòu)，如表格、公式等。

輸出是可編輯的Word或文本文件，以供進一步修改或使用。

RapidLayoutRecover的主要特點:

布局還原：RapidLayoutRecover的主要功能是將文檔圖像的內(nèi)容，包括文本、表格、公式等完全恢復(fù)到原始布局結(jié)構(gòu)。輸出結(jié)果不僅保留了原始圖像的內(nèi)容，還保留了布局信息，例如文本位置、段落格式等。

光學(xué)字符識別 (OCR)：該工具集成了 OCR 技術(shù)，可以從圖像中提取文本信息。無論是打印文檔還是手寫文檔，RapidLayoutRecover 都可以自動識別并提取文本并將其轉(zhuǎn)換為可編輯的文本格式。

表格識別：對于包含表格的文檔，該工具可以識別表格結(jié)構(gòu)并將其恢復(fù)為可編輯的Word文檔，保留表格的行和列布局和內(nèi)容。

公式識別：除了文本和表格之外，該工具還具有識別復(fù)雜數(shù)學(xué)公式的能力。它可以將圖像中的公式轉(zhuǎn)換為文本形式，同時保留公式的結(jié)構(gòu)和符號。

可編輯的文檔輸出：識別的內(nèi)容可以保存為不同的輸出格式，例如WordTXT或文件，使用戶能夠進一步編輯、修改或處理識別的文檔。

RapidLayoutRecover, document output flow

RapidLayoutRecover的技術(shù)原理

布局分析：布局分析是該項目的基礎(chǔ)技術(shù)之一。它可以根據(jù)文檔圖像的布局結(jié)構(gòu)自動檢測文檔中的不同區(qū)域，如標(biāo)題、文本、表格、圖片等。通過這種分析，該工具可以正確分割和恢復(fù)文檔的布局結(jié)構(gòu)，以確保文本和圖形的正確排列。

光學(xué)字符識別 (OCR)：OCR 技術(shù)用于識別文檔圖像中的文本。 RapidLayoutRecover可以通過集成OCR模塊將掃描文檔圖像中的文本內(nèi)容轉(zhuǎn)換為可編輯的文本。這個過程包括字符的檢測、分類和識別，并且支持多種語言。

表檢測和識別：表格識別模塊負(fù)責(zé)檢測文檔中的表格區(qū)域并解析和恢復(fù)表格中的單元格。這種識別技術(shù)保證了表格在轉(zhuǎn)換為可編輯文檔時保留了表格的行列結(jié)構(gòu)和內(nèi)容格式，方便進一步的編輯和計算。

數(shù)學(xué)公式識別：公式識別模塊基于圖像中數(shù)學(xué)符號的檢測，能夠?qū)?fù)雜的數(shù)學(xué)公式轉(zhuǎn)換為可編輯的格式，同時保留公式的原始結(jié)構(gòu)。該技術(shù)特別適合處理包含大量公式的文檔，例如科學(xué)文獻和學(xué)術(shù)論文。

Python實現(xiàn)及模塊集成：該工具是用 Python 編寫的 并結(jié)合了多個開源OCR、布局分析、表格和公式識別模塊。通過這些技術(shù)模塊的集成，RapidLayoutRecover可以提供強大的文檔圖像分析和轉(zhuǎn)換能力。

GitHub： https://github.com/Rapidai/RapidLayoutRecover