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Eynollah: 先进的文档布局分析工具

RayRay
Eynollah文档布局分析深度学习启发式算法图像处理Github开源项目

eynollah

引言

在数字化时代,海量的历史文献和档案需要被数字化处理和分析。然而,古老文献的复杂布局给自动化处理带来了巨大挑战。为了解决这一问题,来自柏林国家图书馆的研究人员开发了一款名为Eynollah的开源文档布局分析工具。Eynollah凭借其强大的功能和高度的准确性,正在成为数字人文领域的一大利器。

Eynollah的核心功能

Eynollah的主要任务是对文档图像进行布局分析,识别出文档中的各种结构化元素。它能够检测以下布局类别和元素:

  • 边框
  • 文本区域
  • 文本行
  • 图像
  • 分隔符
  • 边栏注释
  • 首字下沉

除了这些基本元素,Eynollah还能识别区域的阅读顺序,为后续的OCR处理铺平道路。

文档布局分析示例

先进的技术方案

Eynollah采用了深度学习和启发式方法相结合的技术方案,包括以下几个关键步骤:

1. 边框检测

首先需要检测出文档的打印边框,以避免引入页面外的噪声。Eynollah使用了一个基于像素级分割的二值化模型,该模型在包含2000多份文档的数据集上进行了训练。

2. 布局检测

接下来是识别文本区域等布局元素。同样采用像素级分割模型,在131张标注图像的基础上进行了数据增强训练。主要识别文本区域、分隔符、图像、表格等元素。

3. 文本行检测

在识别出文本区域后,Eynollah会进一步检测每个文本行。这一步也使用了二值化的像素级分割模型,通过对单列和多列文档的参数调优,形成了一个鲁棒的文本行检测模型。

4. 图像增强

Eynollah还包含了一个图像到图像的模型,用于提升低质量图像。这个模型是通过降低柏林国家图书馆文档的质量,然后以原图作为标签来训练的。

5. 尺度分类

此外还有一个图像分类器,用于对文档的尺度(如列数)进行分类。

6. 启发式方法

除了深度学习模型,Eynollah还结合了一些启发式方法来进一步优化结果:

  • 边框检测后裁剪图像
  • 放大图像以便更好地检测文本区域间的背景
  • 设置文本区域的最小面积阈值,过滤掉噪声
  • 对文本区域进行倾斜校正
  • 分析像素在X轴上的分布来分离文本行和背景
  • 为每个文本行确定边界框

Eynollah工作流程

安装与使用

Eynollah可以通过pip进行安装:

pip install eynollah

或者从源代码安装:

pip install .

使用时,还需要下载预训练模型。可以从qurator-data.de下载,或者使用以下命令:

make models

基本的命令行用法如下:

eynollah \
-i <输入图像文件名> \
-o <输出XML或增强图像的目录> \
-m <模型目录> \
-fl <是否执行完整布局分析> \
-ae <是否调整大小并增强图像>

总结与展望

Eynollah作为一款开源的文档布局分析工具,在历史文献数字化处理中发挥着重要作用。它结合了深度学习的准确性和启发式方法的灵活性,能够有效处理复杂的文档布局。未来,随着更多训练数据的积累和算法的优化,Eynollah有望在更广泛的文档类型上实现更精细的布局分析。

对于数字人文研究者、图书馆员和档案管理员来说,Eynollah无疑是一个强大的工具。它不仅能够提高文档数字化的效率,还为后续的文本分析和信息提取奠定了基础。我们期待看到更多基于Eynollah的创新应用,推动历史文献研究的数字化转型。

参考链接

通过Eynollah,我们正在见证历史文献分析的数字化革命。它不仅是一个工具,更是连接过去与未来的桥梁,为我们打开了探索人类知识宝库的新篇章。🚀📚

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