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# 基于Python预测引擎推理
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- [1. 版面信息抽取](#1)
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- [1.1 版面分析+表格识别](#1.1)
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- [1.2 版面分析](#1.2)
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- [1.3 表格识别](#1.3)
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- [2. 关键信息抽取](#2)
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<a name="1"></a>
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## 1. 版面信息抽取
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进入`ppstructure`目录
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```bash
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cd ppstructure
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```
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下载模型
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```bash
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mkdir inference && cd inference
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# 下载PP-Structurev2版面分析模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/layout/picodet_lcnet_x1_0_layout_infer.tar && tar xf picodet_lcnet_x1_0_layout_infer.tar
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# 下载PP-OCRv3文本检测模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
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# 下载PP-OCRv3文本识别模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
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# 下载PP-Structurev2表格识别模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/slanet/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar && tar xf ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar
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cd ..
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```
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<a name="1.1"></a>
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### 1.1 版面分析+表格识别
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```bash
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python3 predict_system.py --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv3_det_infer \
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--rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer \
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--table_model_dir=inference/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer \
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--layout_model_dir=inference/picodet_lcnet_x1_0_layout_infer \
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--image_dir=./docs/table/1.png \
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--rec_char_dict_path=../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt \
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--table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict_ch.txt \
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--output=../output \
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--vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf
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```
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运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下的`structure`目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，图片区域会被裁剪之后保存下来，excel文件和图片名为表格在图片里的坐标。详细的结果会存储在`res.txt`文件中。
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<a name="1.2"></a>
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### 1.2 版面分析
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```bash
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python3 predict_system.py --layout_model_dir=inference/picodet_lcnet_x1_0_layout_infer \
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--image_dir=./docs/table/1.png \
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--output=../output \
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--table=false \
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--ocr=false
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```
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运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下的`structure`目录下有一个同名目录，图片区域会被裁剪之后保存下来，图片名为表格在图片里的坐标。版面分析结果会存储在`res.txt`文件中。
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<a name="1.3"></a>
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### 1.3 表格识别
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```bash
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python3 predict_system.py --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv3_det_infer \
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--rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer \
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--table_model_dir=inference/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer \
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--image_dir=./docs/table/table.jpg \
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--rec_char_dict_path=../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt \
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--table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict_ch.txt \
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--output=../output \
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--vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf \
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--layout=false
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```
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运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下的`structure`目录下有一个同名目录，表格会存储为一个excel，excel文件名为`[0,0,img_h,img_w]`。
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<a name="2"></a>
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## 2. 关键信息抽取
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```bash
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cd ppstructure
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mkdir inference && cd inference
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# 下载SER XFUND 模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar && tar -xf ser_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar
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cd ..
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python3 kie/predict_kie_token_ser.py \
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--kie_algorithm=LayoutXLM \
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--ser_model_dir=../inference/ser_vi_layoutxlm_xfund_infer \
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--image_dir=./docs/kie/input/zh_val_42.jpg \
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--ser_dict_path=../ppocr/utils/dict/kie_dict/xfund_class_list.txt \
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--vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf \
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--ocr_order_method="tb-yx"
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```
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运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下的`kie`目录下存放可视化之后的图片，图片名和输入图片名一致。
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