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[導(dǎo)讀]作者|小白來源?|?小白學(xué)視覺導(dǎo)讀人工智能領(lǐng)域中增長最快的子領(lǐng)域之一是自然語言處理（NLP），它處理計(jì)算機(jī)與人類（自然）語言之間的交互，特別是如何編程計(jì)算機(jī)以處理和理解大量自然語言數(shù)據(jù)。自然語言處理通常涉及語音識別、自然語言理解和自然語言生成等。其中，命名實(shí)體識別（NER）等信息...

作者 | 小白
來源 | 小白學(xué)視覺

導(dǎo)讀

人工智能領(lǐng)域中增長最快的子領(lǐng)域之一是自然語言處理（NLP），它處理計(jì)算機(jī)與人類（自然）語言之間的交互，特別是如何編程計(jì)算機(jī)以處理和理解大量自然語言數(shù)據(jù)。

自然語言處理通常涉及語音識別、自然語言理解和自然語言生成等。其中，命名實(shí)體識別（NER）等信息提取問題正迅速成為NLP的基礎(chǔ)應(yīng)用之一。在這篇文章中，我們將分享一個解決執(zhí)行NER時出現(xiàn)的最棘手問題之一的解決方案。

深度學(xué)習(xí)的最新發(fā)展導(dǎo)致了可用于實(shí)體提取和其他NLP相關(guān)任務(wù)的復(fù)雜技術(shù)的迅速發(fā)展。通常，企業(yè)級OCR軟件（ABBY、ADLIB等）用于將大量非結(jié)構(gòu)化和基于圖像的文檔轉(zhuǎn)換為完全可搜索的PDF和PDF/A，人們可以使用最先進(jìn)的算法（BERT、ELMo等）創(chuàng)建高度上下文化的語言模型來推斷提取的信息并實(shí)現(xiàn)NLP目標(biāo)。

但實(shí)際上，并非所有文檔都僅由基于語言的數(shù)據(jù)組成。文檔可以具有許多其他非語言元素，例如單選按鈕、簽名塊或某些其他幾何形狀，這些元素可能包含有用的信息，但無法通過OCR或上述任何算法輕松處理。因此，需要設(shè)計(jì)一個專門的解決方案來識別和處理這些元素。

操作步驟

步驟1：將文檔（PDF等）轉(zhuǎn)換為圖像文件。編寫一個基于OpenCV API的啟發(fā)式代碼來提取所有可能的圖像片段，此代碼應(yīng)針對覆蓋率而不是準(zhǔn)確性進(jìn)行優(yōu)化。

步驟2：相應(yīng)地標(biāo)記步驟1中提取的圖像。創(chuàng)建一個基于CNN的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)標(biāo)記的圖像對其進(jìn)行培訓(xùn)，這一步將保證準(zhǔn)確性。

步驟3：創(chuàng)建一個Sklearn pipeline，集成上述兩個步驟，以便在接收文檔時，提取所有潛在圖像，然后使用經(jīng)過訓(xùn)練的CNN模型預(yù)測所需形狀的圖像。

設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)

需要注意的是，OpenCV代碼盡可能多的識別所需形狀的圖像段。本質(zhì)上，我們需要有一個寬的檢測范圍，不必?fù)?dān)心誤報(bào)，它們將由后續(xù)的ConvNet模型處理。之所以選擇CNN進(jìn)行圖像分類，是因?yàn)樗子诮：涂焖俳?，但只要性能和精度在可接受的范圍?nèi)，就可以使用任何其他選擇的算法。Pipelining 在構(gòu)造ML代碼中起著關(guān)鍵作用，它有助于簡化工作流程和強(qiáng)制執(zhí)行步驟的順序。

實(shí)踐操作

第1步：OpenCV

此代碼具有雙重用途：

1）創(chuàng)建訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)

2）在集成到管道中時提取圖像段

提取代碼目前可以檢測2種類型（單選按鈕和復(fù)選框），但通過在ShapeFinder類下添加新方法，可以輕松支持其他對象，下面是用于識別正方形/矩形（也稱為復(fù)選框）的代碼片段。

#detect checkbox/squaredef extract_quads(self,image_arr,name_arr):
if len(image_arr) > 0:
for index,original_image in enumerate(image_arr):
#to store extracted images extracted_quad = [] image = original_image.copy()
#grayscale only if its not already if len(image.shape) > 2: gray = cv2.cvtColor(image.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray = image.copy()
#image preprocessing for quadrilaterals img_dilate = self.do_quad_imageprocessing(gray,self.blocksize,self.thresh_const,self.kernelsize)
if len(img_dilate) > 0:
try: #detect contours cnts = cv2.findContours(img_dilate.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = imutils.grab_contours(cnts)
#loop through detected contours for c in cnts: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, (self.epsilon)* peri, True)
#bounding rec cordinates (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(approx)
#get the aspect ratio aspectratio = float(w/h) area = cv2.contourArea(c) if area < self.rec_max_area and area > self.rec_min_area and (aspectratio >= self.aspect_ratio[0] and aspectratio <= self.aspect_ratio[1]):
#check if there are 4 corners in the polygon if len(approx) == 4: cv2.drawContours(original_image,[c], 0, (0,255,0), 2) roi = original_image[y:y h, x:x w] extracted_quad.append(roi)
except Exception as e: print('The following exception occured during quad shape detection: ',e)
self.extracted_img_data.append([original_image,extracted_quad,name_arr[index]])
else: print('No image is found during the extraction process')

使用pdf2image將pdf轉(zhuǎn)換為圖像：

def Img2Pdf(dirname):
images = []
#get the pdf file for x in os.listdir(dirname): if (dirname.split('.')[1]) == 'pdf': pdf_filename = x images_from_path = convert_from_path(os.path.join(dirname),dpi=300, poppler_path = r'C:\Program Files (x86)\poppler-0.68.0_x86\poppler-0.68.0\bin')for image in images_from_path: images.append(np.array(image))
return images

第二步：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

由于提取的圖像片段將具有相對較小的尺寸，簡單的3層CNN將為我們提供幫助，但我們?nèi)匀恍枰尤胍恍┱齽t化和Adam來優(yōu)化輸出。

網(wǎng)絡(luò)應(yīng)針對每種類型的圖像樣本分別進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得更好的精度。如果添加了新的圖像形狀，可以創(chuàng)建一個新的網(wǎng)絡(luò)，但現(xiàn)在我們對復(fù)選框和單選按鈕都使用了相同的網(wǎng)絡(luò)。它目前只是一個二進(jìn)制分類，但進(jìn)一步的分類也可以這樣做：

勾選復(fù)選框
空復(fù)選框
其他

#keras thingsfrom keras.utils import to_categoricalfrom keras import layersfrom keras import modelsfrom keras.regularizers import l2

Y_test_orig = to_categorical(Y_test_orig, num_classes=2) Y_train_orig = to_categorical(Y_train_orig, num_classes=2)
# 3 layer ConvNetmodel = models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',input_shape=(32,32,1)))model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
#dense layermodel.add(layers.Flatten())
#add the regulizermodel.add(layers.Dense(128, activation='linear', activity_regularizer=l2(0.0003)))model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))model.add(layers.Dense(2, activation='sigmoid'))
model.summary()
from keras.optimizers import Adamopt = Adam(lr=0.001)model.compile(optimizer=opt, loss=keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])
ntrain = len(X_train_orig)nval = len(X_test_orig)X_train_orig = X_train_orig.reshape((len(X_train_orig),32,32,1)) X_test_orig = X_test_orig.reshape((len(X_test_orig),32,32,1))
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,rotation_range = 40, width_shift_range = .2, height_shift_range = .2, shear_range = .2, zoom_range = .2, horizontal_flip = True)
val_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)
train_generator = train_datagen.flow(X_train_orig,Y_train_orig,batch_size=32)val_generator = val_datagen.flow(X_test_orig,Y_test_orig,batch_size = 32)

#X_train_orig, X_test_orig, Y_train_orig,Y_test_orighistory = model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch = ntrain/32, epochs = 64, validation_data = val_generator, validation_steps = nval/32 )
第3步中，我們將把所有內(nèi)容整合在一個Sklearn pipeline中，并通過predict函數(shù)將其公開。我們沒有介紹的一個重要功能是將復(fù)選框或單選按鈕與文檔中相應(yīng)的文本相關(guān)聯(lián)。在實(shí)際應(yīng)用中，僅僅檢測沒有關(guān)聯(lián)的元素是毫無用處的。

GITHUB代碼鏈接：

https://github.com/nebuchadnezzar26/Shape-Detector