使用Tesseract OCR引擎和层次聚集聚类（HAC）对多列数据进行OCR

这篇博客将介绍如何使用Tesseract OCR引擎和层次聚集聚类（HAC）对多列数据进行OCR。包括学习一些OCR多列数据的提示和技巧，最重要的是，将文本的行/列关联在一起。

层次聚集聚类（HAC hierarchical agglomerative clustering）

多列OCR算法的工作原理是：

• 利用梯度和形态学运算检测输入图像中的文本表
• 提取检测到的表
• 使用Tesseract（或等效工具）对表格中的文本进行本地化，并提取表格中文本的边界框（x，y）-坐标
• 在具有最大距离阈值截止的表的x坐标上应用HAC进行聚类

本质上是将文本本地化与相同或非常接近的x坐标进行分组。
为什么这种方法有效？
是因为电子表格、表格或任何其他具有多列的文档的结构。每列中的数据将具有几乎相同的起始x坐标，因为它们属于同一列。因此可以利用这些知识，然后用几乎相同的x坐标将文本组聚在一起。
虽然这种方法过于简单，但在实践中效果很好。

单元格中文本之间的距离越大，–dist thresh应该越大。单元格中文本之间的距离越小，–dist thresh可以越小

pytesseart 依赖本地的tessearct.exe, 如果需要识别中文，还需要本地路径有E:\xx\Tesseract-OCR\tessdata\chi_sim.traineddata;

英文+字母，无网格线边框线的识别效果好一些；否则还需要额外处理。

1. 效果图

官方例子 原图 VS table图如下：

将层次聚集聚类（HAC）应用于OCR表，提取效果图：

输出格式化的表格及csv，英文+数字，效果图很好

原始图 VS table图 效果图2如下：

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原始图 VS 将层次聚集聚类（HAC）应用于OCR表，提取效果图：

输出格式化的表格，中文的效果不是很好，有错位的

2. 原理

2.1 局限性

• Tesseract在多列OCR方面不是很好，尤其是在图像有噪声的情况下。（可以关注Tesseract选项和配置的改进，以及后处理或者其他文本处理以提高其准确性）

• 可能需要先检测图像中的表格，然后才能进行OCR。

• OCR引擎（Tesseract、云计算等）可能会正确地OCR- 文本，但无法将文本关联到列/行中。

具有相同边界框颜色的文本属于同一列，这表明HAC方法成功地将文本列关联在一起。

OCR结果在大多数情况下都非常准确，在多列上有时候表现不好。可以利用文本后处理启发式进一步改进OCR结果，以使Tesseract的性能高于最佳水平。

如小数点缺失，可以使用基本字符串解析/正则表达式插入小数点或将字符串转换为浮点数据类型。或者检查字符串长度等；

OCR结果中最重要的问题可以在STL和BLK列中找到，其OCR结果根本不正确。这是Tesseract结果的问题，而不是HAC列分组算法的问题。

2.2 步骤

1. 从图像中提取表格
2. 应用OCR和文本本地化来生成文本边界框的（x，y）坐标。获得这些边界框坐标是至关重要的。
3. 要将文本列关联在一起，需要根据文本的起始x坐标对文本片段进行分组。
   观察表格、电子表格等的结构。每一列的文本都将具有几乎相同的起始x坐标，因为它们属于同一列。
4. 利用这些知识，然后用几乎相同的x坐标将文本组聚在一起。使用一种称为层次聚集聚类（HAC）的特殊聚类算法。
5. 采取“自下而上”的方法，从初始数据点（即文本边界框的x坐标）开始，作为单独的簇，每个簇只包含一个观测值。
   然后计算坐标之间的距离，并开始将距离<T的观测值分组，其中T是预定义的阈值。
   在HAC的每次迭代中，选择距离最小的两个集群，并在满足距离阈值要求的情况下再次合并它们。
   继续集群，直到没有其他集群可以形成，通常是因为没有两个集群在阈值要求范围内。
   在多列OCR的上下文中，将HAC应用于x坐标值会导致具有相同或接近相同x坐标的簇，因此可以将列关联在一起。（scikit-learn实现了HAC）

2.3 依赖

为了向终端显示一个格式良好的OCR文本表，需要利用tabulate包对表进行格式化。表格包仅用于显示目的，不会影响实际的多列OCR算法。也可以不用，注释掉其导入就好~

workon your_env_name # 可选 进入某个环境
pip install tabulate

3. 源码

# usage
# python multi_column_ocr.py --image imgs/joeball.jpg --output imgs/results.csv

# 多列表的OCR
# 将接受一个输入图像，检测数据表，提取数据表，然后将数据表中的行/列进行OCR关联。然后将数据输出为csv
# 示例图像是迈克尔·乔丹棒球卡的扫描图

# 导入必要的包
import argparse

import cv2
import imutils
import numpy as np
import pandas as pd  # 使用pandas，因为它能够轻松构建和管理表格数据。
import pytesseract
from pytesseract import Output
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering  # scikit-learn的凝聚式集群实现。将使用HAC将文本聚类到列中。
from tabulate import tabulate  # 表格软件包将允许在执行OCR后将格式良好的数据表打印到终端。这个包是可选的，可以不安装，只需在稍后的实现中注释掉导入行和第178行即可。


# 绘制轮廓ID号
def draw_contour(image, c, i):
    # 计算轮廓区域的中心，并绘制⭕代表中心
    M = cv2.moments(c)
    cX = int(M["m10"] / M["m00"])
    cY = int(M["m01"] / M["m00"])

    # 在图像上绘制轮廓数
    cv2.putText(image, "{}".format(i + 1), (cX - 10, cY - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                0.5, (0, 255, 255), 1)
    cv2.drawContours(image, [c], 0, (255, 0, 0), 1)

    # 返回绘制了轮廓数的图像
    return image


# 构建命令行参数及解析
# --image 要进行识别多列表的图像
# --output 输出csv路径
# --min-conf 过滤弱文件检测值的置信度值
# --dist-thresh 应用HAC时的距离阈值截止值（以像素为单位）；可能需要调整图像和数据集的此值
# --min-size 集群中被视为聚类的最小数据点数
# 正确设置--dist-thresh对于OCR多列数据至关重要，一定要尝试不同的值。
# 最重要的命令行参数是--dist-thresh和--min-size。应用HAC时，需要使用距离阈值截止。
# 如果您允许集群无限期地继续，HAC将在每次迭代中继续集群，直到您最终得到一个包含所有数据点的集群。相反，当没有两个群集的距离小于阈值时，可以应用距离阈值来停止群集过程。
# 需要检查正在使用的图像数据。如果表格数据每行之间有大量空白，那么可能需要增加--dist-thresh。否则如果每行之间的空白较少，--dist-thresh可能会相应减少。
# --min-size命令行参数也很重要。
# 在聚类算法的每次迭代中，HAC都会检查两个集群，每个集群可能包含多个数据点或仅包含一个数据点。如果两个簇之间的距离小于--dist-thresh，HAC将合并它们。
# 然而总是会有异常值、远离表的文本片段或图像中的噪声。如果Tesseract检测到此文本，则HAC将尝试对其进行聚类。但是，有没有办法防止结果中报告这些集群？
# 一种简单的方法是在HAC完成后检查给定集群内的文本数据点的数量。
# 在本例中，将设置--min size=2，这意味着如果集群≤其中有2个数据点，将其视为异常值并忽略它。
# 结果不太正确，建议首先进行调整--dist-thresh，在调整 --min-size=2
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=False, default='imgs/joeball.jpg',
                help="path to input image to be OCR'd")
ap.add_argument("-o", "--output", required=False, default='imgs/result_5.csv',
                help="path to output CSV file")
ap.add_argument("-c", "--min-conf", type=int, default=0,
                help="minimum confidence value to filter weak text detection")
ap.add_argument("-d", "--dist-thresh", type=float, default=25.0,
                help="distance threshold cutoff for clustering")
ap.add_argument("-s", "--min-size", type=int, default=2,
                help="minimum cluster size (i.e., # of entries in column)")
args = vars(ap.parse_args())

# 设置了伪随机数生成器的种子。这样做是为了为检测到的每一列文本生成颜色（对于可视化目的很有用）。
np.random.seed(42)

# 加载输入图像转换为灰度图
image = cv2.imread(args["image"])
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# # cv2.imshow("origin", image)
# # cv2.imshow("gray", gray)

# 接下来将提取大片文本区域，类似于护照提取
# 初始化一个矩形内核，其宽度约为其高度的5倍，
# 然后使用3x3高斯模糊平滑图像，
# 然后应用blackhat形态学算子用于寻找亮背景中的暗区域（在浅色背景上显示深色区域（即浅色背景上的深色文本）。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (51, 11))
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
blackhat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
# # cv2.imshow("gaussianBlur VS blackhat", np.hstack([gray, blackhat]))

# 计算黑帽图像的Scharr梯度算子，并缩放像素为[0,255]
grad = cv2.Sobel(blackhat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ksize=-1)
grad = np.absolute(grad)
(minVal, maxVal) = (np.min(grad), np.max(grad))
grad = (grad - minVal) / (maxVal - minVal)
grad = (grad * 255).astype("uint8")

# 使用矩形内核执行闭合操作以缩小表中文本行之间的缝隙
# 应用Octus阈值算法对图像进行阈值化
# 以及膨胀算法扩大前景区域
grad = cv2.morphologyEx(grad, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
thresh = cv2.threshold(grad, 0, 255,
                       cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# cv2.imshow("gradientSoberScharr VS thresh", np.hstack([grad, thresh]))
thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=3)
# cv2.imshow("dilate", thresh)

# 检测阈值图像中的轮廓，并获取最大的——统计表格
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)

# # 遍历排序后的轮廓，并绘制在图像上
# for (i, c) in enumerate(cnts):
#     draw_contour(image, c, i)
# cv2.waitKey(0)

tableCnt = max(cnts, key=cv2.contourArea)

# 计算统计表格的边界框坐标，并从输入图像中提取表格
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(tableCnt)
table = image[y:y + h, x:x + w]

# 展示输入图像和提取的表格到屏幕上
cv2.imshow("Input", image)
cv2.imshow("Table", table)
cv2.waitKey(0)

# 已经有了统计表格,开始Ocr
# 将PSM模式设置为检测稀疏文本，然后在其中本地化文本
# 使用Tesseract计算表中每段文本的边界框位置。这里使用了--psm 6的，原因是当文本是单个统一的文本块时，这种特殊的页面分割模式工作得很好。
# 大多数数据表将是统一的（有几乎相同的字体和字号）
# 如果--psm 6不适合，可以尝试其他psm模式，
# Tesseract页面分割模式（psm）解释了：如何提高OCR准确性。具体来说建议看一看——psm 11检测稀疏文本——这种模式也适用于表格数据。
options = "--psm 6"
# 表示识别简体中文和英文。lang='chi_sim+eng'
results = pytesseract.image_to_data(
    cv2.cvtColor(table, cv2.COLOR_BGR2RGB),
    lang='chi_sim+eng',
    config=options,
    output_type=Output.DICT)

# 在应用OCR文本检测后，初始化两个列表：coords和ocrText。
# coords列表将存储文本边界框的（x，y）坐标，而ocrText将存储实际的OCR文本本身。
coords = []
ocrText = []

# 遍历单独的文本及位置结果
for i in range(0, len(results["text"])):
    # 从当前结果中提取文本区域的边界框
    x = results["left"][i]
    y = results["top"][i]
    w = results["width"][i]
    h = results["height"][i]

    # 提取OCR文本本事，及文本位置的置信度
    text = results["text"][i]
    conf = int(float(results["conf"][i]))

    # if(str(text) == '|'):
    #     continue
    # 过滤弱检测
    if conf > args["min_conf"]:
        # 更新边界框及文本列表
        coords.append((x, y, w, h))
        ocrText.append(text)

# 提取文本边界框的所有x坐标，设置y坐标为0
# 要应用HAC，需要一组输入向量（也称为“特征向量”）。输入向量必须至少是2-D，所以添加了一个包含值0的普通维度。
# 其次对y坐标值不感兴趣。只想在x坐标位置上聚集。因为具有类似x坐标的文本片段可能是表中某列的一部分。
xCoords = [(c[0], 0) for c in coords]

# 对坐标应用层次聚集聚类（HAC hierarchical agglomerative clustering）
# 将n_clusters设置为None，因为不知道要生成多少个集群-相反希望HAC自然形成集群，
# 并使用distance_threshold继续创建集群。一旦没有两个集群的距离小于--dist-thresh，就会停止集群处理。
# 使用曼哈顿距离函数。为什么不使用其他距离函数（如欧几里德函数）？
# 虽然你可以尝试距离指标，但曼哈顿往往是一个合适的选择。因为对x坐标的要求非常严格。
clustering = AgglomerativeClustering(
    n_clusters=None,
    affinity="manhattan",
    linkage="complete",
    distance_threshold=args["dist_thresh"])
clustering.fit(xCoords)

# 初始化一个列表以存储排序后的聚类
sortedClusters = []

print('labels: ', len(np.unique(clustering.labels_)), np.unique(clustering.labels_))
# 遍历所有集群
for l in np.unique(clustering.labels_):
    # 提取属于当前集群的坐标点的下标
    idxs = np.where(clustering.labels_ == l)[0]

    # 验证集群点是否足够大
    if len(idxs) > args["min_size"]:
        # 计算集群的平均x坐标值
        # 更新当前集群标签的平均x值
        avg = np.average([coords[i][0] for i in idxs])
        sortedClusters.append((l, avg))

# 根据平均x值排序，并初始化dataFrame以存储ocr列表
# 执行此排序操作，以便在整个页面上从左到右对集群进行排序。
sortedClusters.sort(key=lambda x: x[1])
df = pd.DataFrame()

# 遍历排序过的所有集群
for (l, _) in sortedClusters:
    # 提取属于当前集群的点的下标
    idxs = np.where(clustering.labels_ == l)[0]

    # 使用索引，从集群中的所有文本片段中提取y坐标，并从上到下排序
    yCoords = [coords[i][1] for i in idxs]
    sortedIdxs = idxs[np.argsort(yCoords)]

    # 为当前列初始化一个随机颜色
    color = np.random.randint(0, 255, size=(3,), dtype="int")
    color = [int(c) for c in color]

    # 遍历排序后的下标
    for i in sortedIdxs:
        # 提取文本的边界框坐标，给当前元素绘制边界框
        (x, y, w, h) = coords[i]
        cv2.rectangle(table, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)

    # 提取当前列OCR的文本，构建dataFrame存储数据，第一个条目存储标头
    cols = [ocrText[i].strip() for i in sortedIdxs]
    currentDF = pd.DataFrame({
    
    cols[0]: cols[1:]})

    # 连接原始数据和当前数据frame（做此操作防止表格有随机行）
    df = pd.concat([df, currentDF], axis=1)

# 替换NaN值为空字符串，然后对多列表Ocr文本进行一个友好的格式化输出
# 如果某些列的条目比其他列多，则空条目将用“Not a Number”（NaN）值填充。
df.fillna("", inplace=True)
print(tabulate(df, headers="keys", tablefmt="psql"))

# 将表格写入csv文件到磁盘
print("[INFO] saving CSV file to disk...")
df.to_csv(args["output"], index=False)

# 展示执行多列表Ocr的输出图片
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)

参考

• https://pyimagesearch.com/2022/02/28/multi-column-table-ocr/
• https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.AgglomerativeClustering.html