项目总结

医疗化验单OCR

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前言

课题组项目的总结。

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一、项目要求

课题组和广州的一家药企有合作，甲方要求把一张医疗化验单内的表格内容整体识别出来，特别是化验的数值和名称的准确率，要求达到85%以上。

比如下面一张样本，三线表之外的内容都不需要我们负责（比如姓名、年龄这些），我们只需要把三线表里面的内容识别出来，特别是项目栏、结果栏的识别精度要高。但是很明显有很多干扰（竖线、手写体），这些都会严重影响识别精度。这还是PDF版的，属于干扰最少的，还有手动拍照的、拍摄电脑屏幕的样本更难识别。

甲方的要求就是我们把数值和名称的识别准确率优先提上去。甲方之前有一个识别模型，但是准确率提不上去，也想过找百度合作，但是成本太高，所以找到了我们课题组。

二、解决思路

1.模型

OCR模型我们选用的是百度开源的PaddleOCR。
Git：PaddleOCR

1.扶正

由于要识别的样本不是很规整，有PDF、手动拍照、拍电脑屏幕的。这就导致样本有各种各样的倾斜角度，有的照片甚至有曲折，这给OCR识别造成了很大的困扰。所以针对这些干扰，首先解决倾斜问题，要把样本图片的角度扶正也就是成水平状态，这样能提高OCR的准确率。并且我们实验发现，如果把整张表传进去识别，准确率会很低。而如果只把我们需要的表格裁剪下来，那识别精度就会很高了，所以把图片扶正也是为了裁剪做准备。

甲方想要做成小程序，所以深度学习这方面就不考虑，要尽量减小模型，只能用opencv的技术。要把图片扶正，首先要找一个参考点，我们的思路是以表格的这些直线作为参考，计算他们的斜率是否为0来判断图片是否水平。

以三线表为例，通过opencv把三线表的三条直线识别出来，因为识别的直线有误差，所以决定计算三条直线的斜率取平均，平均斜率就是我们的判断依据。

opencv识别直线的算法其实有很多，我们也尝试了很多种例举两种。

一是通过找轮廓的方法，也就是opencv的cv2.findContours函数。根据找出轮廓的周长大小来把直线筛选出来。因为三线表的三条直线明显比其他的要长很多，自然周长也会大些。实验效果虽然也还不错，但是如果样本干扰太多，这个方法会有很大的误差，会找出很多非直线的轮廓。这个方法也就pass。
二是通过霍夫变换。霍夫变换是一个非常经典的算法，简单实用。霍夫变换实验的效果一开始其实不是很好，因为样本真的没有想象那么好，非常非常多的干扰，识别出来的效果如下（蓝色线即霍夫变换识别出来的直线）：

肉眼看很明显的三条直线直接识别出来几百条，霍夫变换不可能像人一样精准的标注出一条直线，它是根据像素之间的关系来计算的，所以看起来一个地方只有一条直线，其实它预测了很多条只是斜率相差很小很小，所以这就是为什么要取平均的另一个原因。后续就开始了调参之路（调参不是漫无目的地调要弄懂原理），有的样本适合这个参数有的适合另一个参数。调参后：

部分代码demo

class RectifyBias():
    
    def __init__(self,pic_path):
        self.pic_path=pic_path    #图片路径
        
    def rotate_bound(self,image, angle):
        (h, w) = image.shape[:2]
        (cX, cY) = (w / 2, h / 2)
        M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)
        cos = np.abs(M[0, 0])
        sin = np.abs(M[0, 1])
        nW = int((h * sin) + (w * cos))
        nH = int((h * cos) + (w * sin))
        M[0, 2] += (nW / 2) - cX
        M[1, 2] += (nH / 2) - cY
        return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH))
    # 轮廓方法
    def find_contour(self):
        pic=cv2.imdecode(np.fromfile(self.pic_path,dtype=np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR)
        gray=cv2.cvtColor(pic,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        thresh, binary=cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY)
        img=pic.copy()
        a,b=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        row,col=binary.shape
    #     j=0
        for i in range(len(a)):
            if cv2.arcLength(a[i],closed=True)>col/2  and cv2.arcLength(a[i],closed=True)<1.9*(col+row):
    #             j+=1
                cv2.drawContours(img,a,i,(0,0,255),2)
                coor=a[i]
    #             if j==2:
                break
#         print(cv2.minAreaRect(coor)[2])
        if cv2.minAreaRect(coor)[2]<45:
            imgs=self.rotate_bound(img,-(cv2.minAreaRect(coor)[2]))
        else:
            imgs=self.rotate_bound(img,90-(cv2.minAreaRect(coor)[2]))
        cv2.namedWindow("before",cv2.WINDOW_NORMAL)
        cv2.resizeWindow("before",1200,1200)
        cv2.imshow("before",img)
        cv2.imshow("after",imgs)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
     # 霍夫变换 
    def find_lines(self):
        pic=cv2.imdecode(np.fromfile(self.pic_path,dtype=np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR)
        gray=cv2.cvtColor(pic,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        thresh, binary=cv2.threshold(gray,160,255,cv2.THRESH_BINARY)

        dst=cv2.GaussianBlur(binary, (9,9), 0) 

        img=pic.copy()
        edges = cv2.Canny(dst, 70, 150,)
        lines = cv2.HoughLinesP(edges ,1,np.pi/180, 100,minLineLength= 200, maxLineGap=200)
#         lines = cv2.HoughLinesP(edges ,1,np.pi/360, 300,minLineLength= 500, maxLineGap=300)
        slope_list=[]
        for i in range(len(lines)):
            x_1, y_1, x_2, y_2 = lines[i][0]
            if (x_1-x_2)!=0:
#                 if  ((y_1-y_2)/(x_1-x_2))<1 and ((y_1-y_2)/(x_1-x_2))>-1:
                slope_list.append(round((y_1-y_2)/(x_1-x_2),2))
                cv2.line(img, (x_1, y_1), (x_2, y_2), (255, 0, 0), 3)     
#         print(slope_list)
        imgs=self.rotate_bound(img,-(math.degrees(math.atan(np.mean(slope_list)))))
        cv2.namedWindow("before",cv2.WINDOW_NORMAL)
        cv2.resizeWindow("before",1200,1200)
        cv2.imshow("before",img)
#         cv2.imshow("after",imgs)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
        
# DS221789-全套体检报告    
pic_path= "pic6.png"
pic_path = ""
for image in os.listdir(pic_path):
    pic_path = ""
    pic_path +=image
    a=rectify_bias(pic_path)
    a.find_lines()


# a=rectify_bias(pic_path)
# a.find_lines()
# a=rectify_bias(pic_path)
# a.find_contour()

2.裁剪

解决完倾斜问题后，发现精度有提升但还是不够。随后做了很对实验，实验发现，如果把整张表传进去识别，准确率会很低。而如果只把我们需要的表格裁剪下来传进去，那识别精度就会很高了，所以把图片扶正也是为了裁剪做准备。

裁剪需要在扶正后的图片的基础上，找出第一根直线和最后一根直线，把表格裁剪出来。这是三线表的做法。但是，还有一种双栏表（中间还有一条竖线也就是两栏）：

就是要把这种裁剪成两部分。这样识别精度大大提高。
demo结果参考：

三线表裁剪：

双栏裁剪：

3.pipeline

送入一张图片，经过预处理后（扶正、裁剪等）送入Paddle OCR，得出结果后通过文字纠正（模型后处理）以后，输出结果。

结果精度：

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三、总结

项目经过几个月也算是完成了，组里算是5个人一起搞这个项目，经过很多尝试也算是做成了，一开始甲方以为我们做不成，不过最后精度不仅没问题还超过了甲方所提的要求，也顺利签合同。