做过文档数字化的兄弟都知道，单纯的 OCR（文字识别）其实只解决了 50% 的问题。

当你面对的是一张复杂的 财务报表、双栏排版的论文、或者带有合并单元格的采购单 时，普通的 ocr_system 跑出来的结果就是一堆乱序的字符串。你虽然拿到了字，但丢失了“结构”。

这时候你需要的是 PP-Structure。

很多开发者只盯着 PaddleOCR 的识别模型看，却忽略了这个放在 ppstructure 目录下的神器。它不是简单的 OCR，而是一套 Layout Analysis（版面分析） + Table Recognition（表格还原） 的组合拳。

1. 它是怎么工作的？（Pipeline 拆解）

PP-Structure 的工作流其实是一个串行+并行的 Pipeline，逻辑很符合人类阅读习惯：

  1. 版面分析（Layout Analysis）：先别急着识字。用一个目标检测模型（基于 PicoDet）把图扫一遍，搞清楚哪块是标题，哪块是正文，哪块是表格，哪块是图片。
  2. 分发处理（Router）：
    • 如果是文本块 -> 扔给标准的 OCR 引擎识别内容。
    • 如果是表格块 -> 扔给专门的表格识别模型（SLANet 或 TableMaster），它不仅识字，还要回归出单元格坐标和 HTML 结构（tr, td）。
  3. 结果重组（Recovery）：把识别到的内容，按照版面坐标拼回去，直接生成 Word 或者 Excel。

2. 核心痛点解决：表格还原

这是 PP-Structure 最强悍的地方。

以前我们要还原表格，得自己写 heuristic 规则：检测横竖线、计算交点、根据坐标聚合文字……这代码写起来又臭又长，而且遇到无线表格（只有空隙没有线）直接歇菜。

PP-Structure 用的是端到端的思路。它预测的直接是表格的 HTML 源码 和 单元格坐标。这意味着哪怕表格有合并单元格、或者线框模糊，模型也能“脑补”出结构来。

3. 代码实战：一行代码转 Excel

咱们直接上代码。目标是：把一张复杂的表格截图，直接转成可编辑的 Excel 文件。

首先确保安装了依赖（除了 paddleocr，还需要 layoutparser 相关）：

Bash

pip install paddleocr>=2.7.0
pip install protobuf==3.20.2  # 版本兼容性要注意，新版 protobuf 有时会坑

下面是 Python 脚本：

Python

import os
import cv2
from paddleocr import PPStructure, save_structure_res

# 初始化 PPStructure 引擎
# layout=True: 开启版面分析（必选，否则就是普通OCR）
# table=True: 开启表格识别
# ocr=True: 表格里的字也要识别出来
# recovery=True: 开启版面恢复，如果你想直接生成 docx/xlsx
engine = PPStructure(table=True, ocr=True, show_log=True, layout=True)

img_path = './complex_table.jpg'

print(f"开始分析图片: {img_path} ...")
# 1. 推理
# 这里的 img 既可以是路径，也可以是 numpy array
img = cv2.imread(img_path)
result = engine(img)

# result 是一个 list，每个元素代表版面上的一块区域（Region）
# 结构示例:
# [
#   {
#     'type': 'table', 
#     'bbox': [x1, y1, x2, y2], 
#     'res': { 'html': '<table>...</table>', 'cell_bbox': ... }
#   },
#   {
#     'type': 'text',
#     'bbox': [...],
#     'res': [...]
#   }
# ]

print(f"检测到 {len(result)} 个区域")

# 2. 结果保存与可视化
# 这步很关键，Paddle 封装好了 save_structure_res
# 它会自动把 'table' 类型的区域转换成 excel 文件
save_folder = './output'
if not os.path.exists(save_folder):
    os.makedirs(save_folder)

save_structure_res(result, save_folder, os.path.basename(img_path).split('.')[0])

print(f"处理完成，结果已保存至 {save_folder}")
# 最终你会得到一个 .xlsx 文件，里面的表格结构和原图基本一致

4. 几个技术人员视角的“坑”

虽然好用，但 PP-Structure 在工程落地时有几个需要注意的点，别被官方 Demo 忽悠了：

  • 速度问题（Latency）： PP-Structure 极其吃资源。因为它相当于跑了：检测模型 + 识别模型 + 表格结构模型。如果不做 Batch 处理，单张 1080P 的复杂文档处理时间可能在秒级（CPU 上甚至更久）。
    • 建议：如果你的业务只需要提取表格，就把 layout 的阈值调高，或者训练一个轻量级的分类器先判断“这图里有没有表格”，没有就别调起 PP-Structure。
  • 版面分析的误判： PicoDet 模型虽然泛化性不错，但对于“密集文本段落”和“无框表格”经常傻傻分不清。
    • 建议：如果你的场景很固定（比如身份证、特定格式合同），不要用通用的版面分析模型。直接根据固定坐标切图，然后只调表格识别模块，既准又快。
  • HTML 转换限制： 它生成的 HTML 结构有时候会比较 dirty，比如多余的 <thead> 或者嵌套。如果你后续要解析这个 HTML 入库，建议用 BeautifulSoup 做一次清洗，不要直接信赖模型的输出。
  • 显存爆炸： 如果你开启了 layout + ocr + table，模型加载到显存里还是挺大的。如果你是多进程部署（User Request -> Process），要注意显存 OOM（Out Of Memory）的问题。建议采用服务化模式，模型常驻内存。

5. 总结

PP-Structure 最大的价值在于它打通了“视觉感知”到“文档结构”的最后一公里。

以前我们做文档解析，OCR 只是第一步，后面要写几千行正则代码来拼凑结构。现在 PP-Structure 把这个工作量接管了过去。虽然它重、慢，但在处理非结构化文档（PDF转Word、报表数字化）这种对实时性要求不高的场景下，它是目前 Python 生态里最好用的开源方案，没有之一。