import cv2
import numpy as np
class Table:
def __init__(self, html, img=[]):
"""
表格类的初始化函数。
Parameters:
html (str): 输入的HTML字符串。
img (List): 输入的图像数组,默认为空列表。
"""
self.img = img
self.html = html
self.html_arr = [] # 存储HTML解析后的表格内容
self.total = 0 # 表格单元总数
self.empty = 0 # 空白表格单元数
def get_tr(self):
"""
从HTML中提取并返回表格行。
Returns:
List: 提取的表格行列表。
"""
str = self.html
if len(str.split('
')) > 1:
return str.split('
')[1:]
else:
return []
def get_td(self):
"""
从HTML中提取并存储表格单元。
Returns:
None
"""
if self.html_arr != []:
return
tr_list = self.get_tr()
for i in range(len(tr_list)):
if tr_list[i] == '':
continue
tr = tr_list[i].split('')[:-1]
temp_list = []
for cell in tr:
if '' in cell:
temp_list.append(cell.split(' | ')[1])
if ' | ' in cell:
temp_list.append(cell.split(' | ')[1])
if ' | ' in cell:
temp_list.append(cell.split(' | ')[1])
print(temp_list)
self.html_arr.append(temp_list)
def get_empty(self):
"""
统计表格中的空白单元格数量和总单元格数量。
Returns:
None
"""
self.get_td()
if self.total != 0:
return
for tr in self.html_arr:
for cell in tr:
self.total += 1
if cell == '':
self.empty += 1
def change_green2white(self):
"""
将图像中绿色区域修改为白色。
Returns:
None
"""
hsv = cv2.cvtColor(self.img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_green = np.array([35, 43, 46])
upper_green = np.array([77, 220, 255])
mask_green = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
color = [248, 248, 255]
self.img[mask_green != 0] = color
def get_str(self):
"""
从HTML数组中获取字符串。
Returns:
str: 提取的字符串。
"""
str = ''
for tr in self.html_arr:
for cell in tr:
str += cell
return str
def check_html(self):
"""
检查HTML表格的质量,如果识别效果不佳,则修改图像颜色。
Returns:
int: 返回1表示识别效果不佳,返回0表示识别效果良好。
"""
self.get_empty()
html_str = self.get_str()
if (self.empty > 4 and self.empty > self.total // 4) or (
'项目' in html_str and '每份' in html_str and '营养素参考值' in html_str and np.max(
[len(a) for a in self.html_arr]) < 3):
print('识别效果不佳,改变图片颜色!')
self.change_green2white()
return 1
return 0
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