基于布局分析的OCR（Optical Character Recognition）是一种基于页面布局信息的文本识别方法。传统的OCR系统通常依赖于表格线或者特定的格式来进行文本区域检测和字符识别，但对于一些表格线不全或线不清晰，甚至没表格线，但具有表格样式的表格图片来说，传统的识别方法就不灵了，而基于布局分析的OCR可解决这一难题，它通过分析文本在页面中的排列方式和相对位置来识别文本内容。

基于布局分析的OCR主要包括以下步骤：

1. 布局分析：这个步骤首先会对输入的图像进行预处理，包括图像二值化、降噪处理等。然后通过边缘检测或连通区域检测等方法，提取出文本区域的位置信息。根据文本的排列方式，可以将文本区域划分为行、列或单个字符的框。

2. 文本识别：在布局分析的基础上，对每个文本区域进行字符识别。常用的字符识别方法包括基于模板匹配、基于特征提取的分类器（如SVM、CNN等），以及深度学习模型（如CRNN、Transformer等）。这些方法可以根据实际情况进行选择。

3. 结构分析：在文本识别的基础上，对识别出的字符进行结构分析。这包括识别表头、表格分隔线、文本对齐等。通过分析文本的相对位置和排列方式，可以还原出表格的整体结构。

4. 结果优化：最后，对布局分析和字符识别的结果进行综合优化和修正。这可以涉及纠错、后处理等技术，以提高最终识别结果的准确性。

总结而言，基于布局分析的OCR通过分析文本的排列方式和相对位置，来进行文本识别和结构分析。该方法可以在无表格线的表格等复杂场景中提供较好的识别效果。然而，由于文本布局的多样性和复杂性，仍然存在一定的挑战和误差，需要综合使用多种技术手段来提高准确性和鲁棒性。

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