百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

LEADTOOLS的发票识别和处理

ztj100 2025-01-06 16:31 30 浏览 0 评论

毫无疑问,图像技术如表单识别和OCR已经彻底改变了我们做生意的方式,节省了无数的人力,同时降低了任务的错误率。然而,使用这些技术的前提是:数据必须在每个文档的相同位置出现。在自动化系统中大范围处理非结构化的表单和扫描文档如发票、账单和标签非常困难。

然而,LEADTOOLS Version 19和先进的发票识别和处理SDK技术发布后,一切都不再是问题!它能够处理包含列表数据的复杂非结构化半结构化的文档,甚至每列每行的高度不一样,或表格横跨了多个页面都可以。本白皮书我们将为您展示如何设置一个主表单模板,然后从填充的发票中提取数据。

设置主表单模板

第一个要求是创建一个模板,定义了多个值的位置以及数据类型。它需要是一个空白或修订版本。一些字段可能包含静态位置如客户编号、发票号、地址等,但是由于表格区域,主模板和填充发票的大小不同,发票或其他非结构化表单类型中的表格会严重破坏识别的精度。

表1:主表单模板和填充发票

LEADTOOLS使用表格字段类型克服了这个障碍。要实现一个表格字段,只需简单定义要识别的列标题和表格数据,不用管明细行、每个单元格的高度或页面的数量。传统的固定位置字段可以在表格下共存(如发票总数),基于它与整个表格的比例可以发现它。

图2:LEADTOOLS主表单编辑器正在编辑一个除了传统的静态字段还有表单字段的主表单

识别和处理一个填好的发票

设置主表单模板后,你就可以开始识别(如分类)和处理填好的文档了。LEADTOOLS先进的表单识别算法会首先确定填充文档的匹配表单类别。在存储库中,没有限制主表单模板的数量,因此可以为企业中的所有文档和发票创建一个单独的自动解决方案。无论分辨率为多少,AutoFormsEngine会完成对齐、调整、分类和处理表单的所有工作。最重要的是,设置AutoFormsEngine快速简单,只需要找到主表单模板,然后将它传递给填好的发票图像。

 // 基于文件夹路径设置主表单模板库 
DiskMasterFormsRepository workingRepository = new DiskMasterFormsRepository(rasterCodecs,   
   repositoryPath);  

 
// 使用Ocr识别管理器。其他的选项包括默认和条码  
AutoFormsRecognitionManager managers = AutoFormsRecognitionManager.Ocr;  

 
// 创建表单引擎  
AutoFormsEngine autoEngine = new AutoFormsEngine(workingRepository, ocrEngines[0], barcodeEngine,  
   managers, 30, 80, _menuItemRecognizeFirstPageOnly.Checked);  
autoEngine.UseThreadPool = true;  

 
// 创建我们想要确认/识别/分类的填充表单  
FilledForm form = new FilledForm;  
form.FileName = Path.GetFileName(imagePath);  
form.Name = Path.GetFileNameWithoutExtension(imagePath);  
form.Image = rasterCodecs.Load(imagePath, 0, CodecsLoadByteOrder.Bgr, 1, 1);  

 
// 在填充表单上运行识别和处理  
AutoFormsRunResult result = autoEngine.Run(form.Image, MyPageRequestCallback, form, null);  

 
if (result != null && !canceled)  
{  
   // 获取主表单(识别/分类)  
   MasterForm master = new MasterForm;  
   master.Properties = result.RecognitionResult.Properties;  
   form.Master = master;  

 
   // Populate our form with the recognition and processing results and alignment information  
   form.Result = result.RecognitionResult.Result;  
   form.Alignment = result.RecognitionResult.Alignments;  

 
   //现在我们已经成功识别和处理了表单  
}

在成功分类表单后,我们可以解析结果,从模板定义的字段中提取数据。

// 创建一个DataGridView 控件显示表单数据 
DataGridView _tableResults;  
_tableResults = new DataGridView;  

 
TableFormField tableField = form.ProcessingPages[pageIndex][fieldIndex] as TableFormField;  
if (tableField.Result.Status == FormFieldStatus.Success)  
{  
   // 添加列  
   foreach (TableColumn column in tableField.Columns)  
      _tableResults.Columns.Add(column.OcrField.Name, column.OcrField.Name);  

 
   // 添加数据,然后先循环行,然后循环行中的每个字段(单元格)  
   TableFormFieldResult results = tableField.Result as TableFormFieldResult;  
   for (int i = 0; i 

每个字段包含大量的信息,包括识别的数据、置信度信息、字体特征、边界矩形等。就像你从图表3中看到的一样,整个表格作为一个字段识别,然后进一步分解为每一个单元格。LEADTOOLS灵活准确的处理方法能够检测和解释单元格高度的不同,正确的定义每个单元格的边界,使用OCR文字识别提取数据和详细的字符信息。

图3:显示表单识别和处理结果

想要了解更多?查看LEADTOOLS识别和处理SDK的详细介绍。

总结

识别和处理非结构化表单如发票账单中的数据是LEADTOOLS可以处理的诸多问题中的一个。先进的发票识别和处理SDK让创建自动会计、账单和表单解决方案变为可能。此外,LEADTOOLS提供了丰富的文档清理功能集合,包括抗扭斜、移除线、去除杂点、去除孔等,过滤掉噪声后识别。LEADTOOLS提供了光栅、文档、医学和多媒体图像的综合工具包。

本站文章除注明转载外,均为本站原创或翻译

欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处,尊重他人劳动成果

转载请注明:文章转载自:慧都控件网 [http://www.evget.com]

本文地址:http://www.evget.com/article/2015/7/6/22453.html

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: