用paddleocr识别文字比较密集的表格出现识别不全的问题怎么解决？

用paddleocr在识别一张4500×4000像素的表格时出现了部分图片直接黑了，识别效果不好，但是把图片分割成小图片就可以非常清晰的识别，并输出Excel，请问有没有办法能直接识别全图，或者能一块一块的识别并输出整个表格。

• 请看👉 ：基于PaddleOCR无法准确识别小图、长图的问题
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  针对问题，建议可以考虑将整张表格分成若干小图，然后对每个小图进行识别和导出，最后将所有小图的结果合并成完整的表格。具体步骤如下：

  1. 使用OpenCV库将整张表格图片分割成若干小图。可以使用cv2.split()函数来分割图片。

  代码示例：

  import cv2
  
  img = cv2.imread('table.jpg')
  height, width, _ = img.shape
  rows = 3 # 将整张表格分成3行
  cols = 4 # 将整张表格分成4列
  
  # 分割图片成小图
  for i in range(rows):
      for j in range(cols):
          x = int(j * width / cols)
          y = int(i * height / rows)
          w = int(width / cols)
          h = int(height / rows)
          sub_img = img[y:y+h, x:x+w]
          cv2.imwrite(f'{i}_{j}.jpg', sub_img)
  

  1. 使用PaddleOCR库对每个小图进行识别和导出。可以使用ocr()函数来对小图进行识别，并使用to_excel()函数将结果导出到Excel文件中。

  代码示例：

  from paddleocr import PaddleOCR
  import pandas as pd
  
  ocr = PaddleOCR()
  
  result = []
  for i in range(rows):
      row_result = []
      for j in range(cols):
          sub_img = cv2.imread(f'{i}_{j}.jpg')
          ocr_result = ocr.ocr(sub_img)
          text = ''
          for item in ocr_result:
              text += item[1][0]
          row_result.append(text)
      result.append(row_result)
  
  # 将结果导出到Excel文件中
  df = pd.DataFrame(result)
  df.to_excel('result.xlsx', index=False, header=False)
  

  1. 将所有小图的结果合并成完整的表格。可以使用pandas库的concat()函数来合并所有小图的识别结果。

  代码示例：

  # 合并所有小图的识别结果
  result = pd.concat([pd.DataFrame(row) for row in result], axis=1)
  
  # 将所有小图的识别结果合并成完整的表格
  final_result = ''
  for i in range(0, result.shape[0], cols):
      for j in range(result.shape[1]):
          final_result += result.iloc[i:i+rows, j].str.cat(sep=' ') + ' '
      final_result += '\n'
  
  # 将最终结果导出到文本文件中
  with open('final_result.txt', 'w') as f:
      f.write(final_result)
  

  这样就可以将整个表格识别成文本，并将结果导出到Excel文件和文本文件中。