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机器学习AI算法工程   公众号：datayx

对文本进行OCR前，必须分析和定义文档的逻辑结构。例如文本块、段落、行的位置；是否有应该重建的表格；是否有“图像”“条形码等”。

文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。阅读系统需要从非文本区域分割文本区域，并按正确的阅读顺序排列。将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。

文档布局分析是几何和逻辑标签的结合。它通常在将文档图像发送到OCR引擎之前执行，但也可用于检测大型存档中同一文档的重复副本，或者通过其结构或图示内容索引文档。

最早的算法实现 docstrum

1993年，O’ Gorman 在TPAMI中发表了自下而上的文档布局分析算法docstrum，首先将文档解析为黑白连接区域，然后将这些区域分组为单词，然后分为文本行，最后分组为文本块。

简单翻译了一下它的算法（english version）：

https://en.wikipedia.org/wiki/Document_layout_analysis

算法开始的字母代表着原始论文中每小节的标题序号。原始论文中，每个小节的标题如下：

• B. Preprocessing
• C. Nearest-Neighbor Clustering and Docstrum Plot
• D. Spacing and Initial Orientation Estimation
• E. Determination of Text Lines and Accurate Orientation Measurement
• F. Structural Block Determination
• G. Filtering
• H. Global and Local Lay-out Analysis

1. B 预处理图像以去除高斯噪声和椒盐噪声。（某些噪声消除滤波器可能会将逗号和句号视为噪声，因此必须小心谨慎）
2. B 将图像二值化
3. B 将图像分割为黑色像素的连通分量（下文称 Symbol）。对于每个Symbol，计算边框和质心（bounding box, centroid）。
4. C 对于每个Symbol，确定其k近邻，且k>=4。（ O’Gorman在他的论文中建议将k = 5作为鲁棒性和速度之间的良好折衷。使用至少k = 4的原因是对于文档中的符号，两个或三个最接近的符号是在相同文本行上紧邻的那些符号。第四最近的符号通常在正上方或下方的一条线上，并且在下面的最近邻居计算中包括这些符号是很重要的。）
5. C 每个Symbol的近邻对与两者质心的向量相关。如果为每对最近邻Symbol绘制这些向量，则可以得到文档的docstrum（下图）。通过来自水平的角度θ和两个最近邻居符号之间的距离D，创建最近邻角和最近邻距离直方图。
6. D 使用最近邻角度直方图，可以计算文档的歪斜。如果歪斜较小，则继续下一步。如果不是，旋转图像以消除歪斜并返回步骤3。
7. D 最近邻距离直方图具有若干峰值，并且这些峰值通常表示字符间间距，字间间距和行间间隔（between-character, between-word, between-line）。
8. D 标记每个Symbol较远的邻居，该距离在between-character或between-word的某个容差内。对于标记的每个最近邻居符号，绘制连接其质心的线段。
9. E 通过线段连接到其邻居的符号形成文本行。对于文本行中的所有质心，可以使用线性回归计算表示文本行的实际线段。（使用线性回归，是因为文本行中Symbol的所有质心都不太可能是共线的。）
10. F 对于每对文本行，可以计算它们对应的线段之间的最小距离。如果该距离在步骤7中计算的行间间隔的某个容差内，则将两个文本行分组到相同的文本块中。
11. 最后，可以为每个文本块计算边界框，并完成文档布局分析。

两个开源代码

复现了docstrum

https://github.com/chadoliver/cosc428-structor

对前一个开源代码进行了优化

https://github.com/chulwoopack/docstrum

• 60多页 Cattoni, Roldano, et al. “Geometric layout analysis techniques for document image understanding: a review.” ITC-irst Technical Report 9703.09 (1998).
• [IJDAR 2013] Bukhari, S. S., Shafait, F., & Breuel, T. M. Coupled snakelets for curled text-line segmentation from warped document images

[TPAMI 2008] Shafait, F., Keysers, D., & Breuel, T. Performance evaluation and benchmarking of six-page segmentation algorithms

ICIAR 2014 Kassis, M., Kurar, B., Cohen, R., El-Sana, J., & Kedem, K. Using Scale-Space Anisotropic Smoothing for Text Line Extraction in Historical Documents.

DAS 2012 Afzal, M. Z., Kramer, M., Bukhari, S. S., Shafait, F., & Breuel, T. M. Improvements to uncalibrated feature-based stereo matching for document images by using text-line segmentation

ICDAR 2013Bukhari, S. S., Shafait, F., & Breuel, T. M. (2013, August). Towards generic text-line extraction.

Document Dewarping

• 数据集[CBDAR 2007 dataset]

http://staffhome.ecm.uwa.edu.au/~00082689/downloads.html

• [CBDAR 2007] Fu, Bin, et al. “A model-based book dewarping method using text line detection.”

http://www.imlab.jp/cbdar2007/proceedings/papers/P1.pdf

• [TPAMI 2012] Meng et al. 2011, Metric rectification of curved document images

http://159.226.21.68/bitstream//3713/1/TPAMI2012.pdf

• [PR 2015] Kim et al. 2015, Document dewarping via text-line based optimization

  https://github.com/phulin/rebook

• [ICDAR 2017] Robust Document Image Dewarping Method Using Text-Lines and Line Segments

https://ieeexplore.ieee.org/document//authors#authors

• [CVPR 2018] DocUNet. A state-of-the-art work from face++ probably, but no source code.

https://www3.cs.stonybrook.edu/~cvl/content/papers/2018/Ma_CVPR18.pdf

• Leptonica，很好的库，注释比代码都多。它的dewarping代码貌似是基于textlines的

Python 中使用 tesseract-ocr leptonica [github] [blog]

https://github.com/ybur-yug/python_ocr_tutorial

https://realpython.com/setting-up-a-simple-ocr-server/

开源框架

scantailor 比较古老 可以将拍照的书页自动转换为无卷曲的扫描书页

https://github.com/scantailor/scantailor

leptonica 一个古老又顽强的库被Tesseract、OpenCV、jbig2enc依赖，官方有很多例子演示它好玩的算法

http://www.leptonica.com/line-removal.html

• OCRopus – A free document layout analysis and OCR system, implemented in C++ and Python and for FreeBSD, Linux, and Mac OS X. This software supports a plug-in architecture which allows the user to select from a variety of different document layout analysis and OCR algorithms.
• OCRFeeder – An OCR suite for Linux, written in python, which also supports document layout analysis. This software is actively being developed, and is free and open-source.

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