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ocr-table


			
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							# -*- coding: UTF-8 -*-
from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
from paddleocr import PPStructure
from sx_utils.sxweb import *
from sx_utils.sximage import *
import threading
from sx_utils.sx_log import *
import paddleclas

from cores.post_hander import *
from cores.check_table import *

format_print()

# 初始化APP
app = FastAPI()
origins = ["*"]

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=origins,
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

table_engine_lock = threading.Lock()
# 表格识别模型
table_engine = PPStructure(layout=False,
                           table=True,
                           use_gpu=True,
                           show_log=True,
                           use_angle_cls=True,
                           table_model_dir="models/table/SLANet_911")

cls_lock = threading.Lock()

cls_model = paddleclas.PaddleClas(model_name="text_image_orientation")


# 用于判断各个角度table的识别效果，识别的字段越多，效果越好
def cal_html_to_chs(html):
    """
    将HTML中的表格数据提取并合并为中文字符串。

    Parameters:
        html (str): 输入的HTML字符串。

    Returns:
        int: 合并后的中文字符串长度。
    """
    res = []
    rows = re.split('<tr>', html)
    for row in rows:
        row = re.split('<td>', row)
        cells = list(map(lambda x: x.replace('</td>', '').replace('</tr>', ''), row))
        rec_str = ''.join(cells)
        for tag in ['<html>', '</html>', '<body>', '</body>', '<table>', '</table>', '<tbody>', '</tbody>']:
            rec_str = rec_str.replace(tag, '')

        res.append(rec_str)

    rec_res = ''.join(res).replace(' ', '')
    rec_res = re.split('<tdcolspan="\w+">', rec_res)
    rec_res = ''.join(rec_res).replace(' ', '')
    return len(rec_res)


def predict_cls(image, conf=0.8):
    """
    使用分类模型对图像进行预测，并返回预测结果。

    Parameters:
        image (np.ndarray): 输入的图像数组。
        conf (float): 置信度阈值，默认为0.8。

    Returns:
        int: 预测结果的类别标签。
    """
    try:
        cls_lock.acquire()
        result = cls_model.predict(image)
    finally:
        cls_lock.release()
    for res in result:
        score = res[0]['scores'][0]
        label_name = res[0]['label_names'][0]
        print(f"score: {score}, label_name: {label_name}")
        if score > conf:
            return int(label_name)
    return -1


def rotate_to_zero(image, current_degree):
    """
    将图像旋转至零度方向。

    Parameters:
        image (np.ndarray): 输入的图像数组。
        current_degree (float): 当前的旋转角度。

    Returns:
        np.ndarray: 旋转后的图像数组。
    """
    current_degree = current_degree // 90
    if current_degree == 0:
        return image
    to_rotate = (4 - current_degree) - 1
    image = cv2.rotate(image, to_rotate)
    return image


def get_zero_degree_image(img):
    """
    获取经零度方向旋转后的图像。

    Parameters:
        img (np.ndarray): 输入的图像数组。

    Returns:
        np.ndarray: 经零度方向旋转后的图像数组。
    """
    step = 0.2
    for idx, i in enumerate([-1, 0, 1, 2]):
        if i >= 0:
            image = cv2.rotate(img.copy(), i)
        else:
            image = img.copy()
        conf = 0.8 - (idx * step)
        current_degree = predict_cls(image, conf)  # 0 90  180 270 -1 识别不出来
        if current_degree != -1:
            img = rotate_to_zero(image, current_degree)
            break
        else:
            continue
    return img


def table_res(im, ROTATE=-1):
    """
    获取图像中表格的识别结果和HTML字符串。

    Parameters:
        im (np.ndarray): 输入的图像数组。
        ROTATE (int): 旋转角度，默认为-1。

    Returns:
        Tuple: 表格识别结果和HTML字符串。
    """
    im = im.copy()
    img = get_zero_degree_image(im)
    try:
        table_engine_lock.acquire()
        res = table_engine(img)
    finally:
        table_engine_lock.release()
    html = res[0]['res']['html']
    return res, html


class TableInfo(BaseModel):
    image: str
    det: str


@app.get("/ping")
def ping():
    """
    用于检查服务是否存活的端点。

    Returns:
        str: 返回pong表示服务存活。
    """
    return 'pong!!!!!!!!!'


@app.post("/ocr_system/table")
@web_try()
def table(image: TableInfo):
    """
    对图像中的表格进行识别并返回HTML字符串。

    Parameters:
        image (TableInfo): 输入的图像信息。

    Returns:
        dict: 包含HTML字符串的字典。
    """
    # 转换图片格式
    img = base64_to_np(image.image)
    # 进行表格识别
    res, html = table_res(img)
    # 创建Table实例
    table = Table(html, img)
    # 效果不好则重新识别
    if table.check_html():
        res, html = table_res(table.img)

    if html:
        post_handler = PostHandler(html)
        return {'html': post_handler.format_predict_html}
    else:
        raise Exception('无法识别')


print('table system init success!')