RapidLayoutRecover：将图像转换为可编辑文本

RapidLayoutRecover是文档图像的布局恢复工具。该项目旨在通过整合布局分析、文本识别（OCR）、表格识别和公式识别的结果，将文档图像恢复为包含完整布局信息的可编辑格式（例如Word或TXT文件）。

即，将文档图像（例如扫描的书页、PDF 页面等）转换为可编辑的文本格式，例如Word或TXT文件，同时保留图像中的布局。

RapidLayoutRecover可以自动识别图像中的文本、表格、公式等内容，并帮助用户将这些图像转换为可以进一步编辑和处理的格式。这样，用户就不必手动输入或重建文档中的内容，大大节省了时间和精力。

处理扫描的文档图像，将其转换为可编辑的文本。

自动识别复杂的布局结构，如表格、公式等。

输出是可编辑的Word或文本文件，以供进一步修改或使用。

RapidLayoutRecover的主要特点:

布局还原：RapidLayoutRecover的主要功能是将文档图像的内容，包括文本、表格、公式等完全恢复到原始布局结构。输出结果不仅保留了原始图像的内容，还保留了布局信息，例如文本位置、段落格式等。

光学字符识别 (OCR)：该工具集成了 OCR 技术，可以从图像中提取文本信息。无论是打印文档还是手写文档，RapidLayoutRecover 都可以自动识别并提取文本并将其转换为可编辑的文本格式。

表格识别：对于包含表格的文档，该工具可以识别表格结构并将其恢复为可编辑的Word文档，保留表格的行和列布局和内容。

公式识别：除了文本和表格之外，该工具还具有识别复杂数学公式的能力。它可以将图像中的公式转换为文本形式，同时保留公式的结构和符号。

可编辑的文档输出：识别的内容可以保存为不同的输出格式，例如WordTXT或文件，使用户能够进一步编辑、修改或处理识别的文档。

RapidLayoutRecover, document output flow

RapidLayoutRecover的技术原理

布局分析：布局分析是该项目的基础技术之一。它可以根据文档图像的布局结构自动检测文档中的不同区域，如标题、文本、表格、图片等。通过这种分析，该工具可以正确分割和恢复文档的布局结构，以确保文本和图形的正确排列。

光学字符识别 (OCR)：OCR 技术用于识别文档图像中的文本。 RapidLayoutRecover可以通过集成OCR模块将扫描文档图像中的文本内容转换为可编辑的文本。这个过程包括字符的检测、分类和识别，并且支持多种语言。

表检测和识别：表格识别模块负责检测文档中的表格区域并解析和恢复表格中的单元格。这种识别技术保证了表格在转换为可编辑文档时保留了表格的行列结构和内容格式，方便进一步的编辑和计算。

数学公式识别：公式识别模块基于图像中数学符号的检测，能够将复杂的数学公式转换为可编辑的格式，同时保留公式的原始结构。该技术特别适合处理包含大量公式的文档，例如科学文献和学术论文。

Python实现及模块集成：该工具是用 Python 编写的 并结合了多个开源OCR、布局分析、表格和公式识别模块。通过这些技术模块的集成，RapidLayoutRecover可以提供强大的文档图像分析和转换能力。

GitHub： https://github.com/Rapidai/RapidLayoutRecover