产品简介
RapidTable 一款专门用于识别文档图片中表格并转换为HTML代码的开源库。它集成了多种先进的表格识别算法，支持CPU、GPU及多种硬件加速，能高效处理扫描件或截图中的表格，适合需要自动化提取表格数据的开发者和技术人员。
核心功能
- 支持多种表格识别模型
- 提供CPU/GPU及多种硬件加速推理
- 支持批量处理图像
- 与OCR引擎深度集成
- 输出结果可直接可视化及保存
快速开始
- 使用 pip install rapid_table 安装库。
- 在代码中通过 RapidTableInput 选择模型并初始化识别引擎。
- 将表格图像路径传入识别引擎，获取HTML格式的识别结果并可进行可视化。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | RapidTable | 同类方案 |
|---|---|---|
| 识别速度 | 提供多款模型，轻量模型（如SLANet）在CPU上识别一张表格约0.15秒，GPU推理速度更快。 | 大型Transformer模型（如Unitable）精度高但速度较慢，CPU推理需数秒。 |
| 集成难度 | 以Python库形式提供，通过简洁的API与OCR库协同工作，简化开发流程。 | 使用前需自行安装并配置OCR等依赖。 |
| 硬件支持 | 明确支持DirectML、昇腾NPU等多种硬件加速，兼容性更广。 | 部分模型可能仅支持CPU推理。 |
适合谁用
- 需要自动化提取扫描文档或图片中表格数据的开发者
- 从事文档数字化、数据清洗相关的技术人员
下载与版本
当前最新版本为 assets，发布于 2024-10-17。支持 多平台。点击页面「下载软件」按钮即可下载打包好的版本，根据你的电脑/手机系统来选择对应的软件。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/RapidAI/RapidTable