RapidLayoutRecover是文檔圖像的布局恢復工具。該項目旨在通過整合布局分析、文本識別（OCR）、表格識別和公式識別的結果，將文檔圖像恢復為包含完整布局信息的可編輯格式（例如Word或TXT文件）。

即，將文檔圖像（例如掃描的書頁、PDF 頁面等）轉換為可編輯的文本格式，例如Word或TXT文件，同時保留圖像中的布局。

RapidLayoutRecover可以自動識別圖像中的文本、表格、公式等內容，并幫助用戶將這些圖像轉換為可以進一步編輯和處理的格式。這樣，用戶就不必手動輸入或重建文檔中的內容，大大節省了時間和精力。

處理掃描的文檔圖像，將其轉換為可編輯的文本。

自動識別復雜的布局結構，如表格、公式等。

輸出是可編輯的Word或文本文件，以供進一步修改或使用。

RapidLayoutRecover的主要特點:

布局還原：RapidLayoutRecover的主要功能是將文檔圖像的內容，包括文本、表格、公式等完全恢復到原始布局結構。輸出結果不僅保留了原始圖像的內容，還保留了布局信息，例如文本位置、段落格式等。

光學字符識別 (OCR)：該工具集成了 OCR 技術，可以從圖像中提取文本信息。無論是打印文檔還是手寫文檔，RapidLayoutRecover 都可以自動識別并提取文本并將其轉換為可編輯的文本格式。

表格識別：對于包含表格的文檔，該工具可以識別表格結構并將其恢復為可編輯的Word文檔，保留表格的行和列布局和內容。

公式識別：除了文本和表格之外，該工具還具有識別復雜數學公式的能力。它可以將圖像中的公式轉換為文本形式，同時保留公式的結構和符號。

可編輯的文檔輸出：識別的內容可以保存為不同的輸出格式，例如WordTXT或文件，使用戶能夠進一步編輯、修改或處理識別的文檔。

RapidLayoutRecover, document output flow

RapidLayoutRecover的技術原理

布局分析：布局分析是該項目的基礎技術之一。它可以根據文檔圖像的布局結構自動檢測文檔中的不同區域，如標題、文本、表格、圖片等。通過這種分析，該工具可以正確分割和恢復文檔的布局結構，以確保文本和圖形的正確排列。

光學字符識別 (OCR)：OCR 技術用于識別文檔圖像中的文本。 RapidLayoutRecover可以通過集成OCR模塊將掃描文檔圖像中的文本內容轉換為可編輯的文本。這個過程包括字符的檢測、分類和識別，并且支持多種語言。

表檢測和識別：表格識別模塊負責檢測文檔中的表格區域并解析和恢復表格中的單元格。這種識別技術保證了表格在轉換為可編輯文檔時保留了表格的行列結構和內容格式，方便進一步的編輯和計算。

數學公式識別：公式識別模塊基于圖像中數學符號的檢測，能夠將復雜的數學公式轉換為可編輯的格式，同時保留公式的原始結構。該技術特別適合處理包含大量公式的文檔，例如科學文獻和學術論文。

Python實現及模塊集成：該工具是用 Python 編寫的 并結合了多個開源OCR、布局分析、表格和公式識別模塊。通過這些技術模塊的集成，RapidLayoutRecover可以提供強大的文檔圖像分析和轉換能力。

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