八年级信息上册如何做网站com天堂网
Versatile-OCR-Program 此 OCR 系统专门设计用于以针对机器学习 （ML） 训练优化的格式从复杂的教育材料（如试卷）中提取结构化数据。它支持多语言文本、数学公式、表格、图表和图表，非常适合创建高质量的训练数据集。
主要特点
针对 ML 训练进行了优化：提取的元素（如图表、表格和图形）通过上下文解释进行语义注释。这包括为视觉内容自动生成自然语言描述（例如，“此图显示了有丝分裂的四个阶段”），以增强下游模型训练。
多语言支持：适用于日语、韩语和英语，并且可以轻松定制其他语言。
结构化输出：以 JSON 或 Markdown 格式生成 AI 就绪输出，包括数学表达式、表格摘要和图形标题的人类可读描述。
高精度：在 EJU Biology 和 UTokyo Math 等真实世界学术数据集上实现超过 90-95% 的准确率。
复杂布局支持：准确处理具有密集科学内容、公式繁重的段落和丰富的视觉元素的考试式 PDF。
内置：DocLayout-YOLO、Google Vision API、Gemini Pro Vision、MathPix OCR、OpenAI API、OpenCV 等。
示例输出
以下是该系统使用真实世界材料（2017 EJU Biology & 2014 University of Tokyo Math）生成的实际输出示例，包括英文翻译的语义上下文和提取的数据。
Math Input 数学输入
Output 输出
英文翻译输出
使用工作流程
步骤 1 – 初始 OCR 提取 运行 ocr_stage1.py 从输入 PDF 中提取原始元素（文本、表格、图形等）。此步骤执行布局检测并存储中间结果（例如，坐标、裁剪的图像、原始内容）。
步骤 2 - 语义解释和最终输出运行 ocr_stage2.py 以处理中间数据并将其转换为结构化的，人类可读的输出。这包括生成自然语言解释、摘要以及将内容组织成 AI 就绪格式 （JSON/Markdown）。
技术实现
表处理优化使用 DocLayout-YOLO 检测表区域；
使用 Google Vision OCR 而不是 MathPix 进行表格处理，以提高日语文本的准确性；
表结构以结构化 JSON 格式保留（维护行/列结构）；
维护 Y 坐标信息以确保上下文连续性；
原始布局信息与结构化数据一起保留，用于 ML 训练；
图像和特殊区域处理图像区域使用 Google Vision API 的图像分析功能（imageProperties、labelDetection、textDetection）进行处理；
图像描述是使用 Google Cloud Vision API 生成的；
使用 Google Cloud Vision API 的文档分析功能处理图形/图表，并提取数据点；
特殊区域处理结果以结构化 JSON 格式存储，用于 ML 训练；
添加了原始坐标信息和区域类型元数据以保持上下文连续性。
网址：https://github.com/ses4255/Versatile-OCR-Program