mateusxap/RosAtom

Jupyter Notebook

2

76 commits

updated Feb 18, 2025

See the code

README

Проект для обработки документов и создания датасета

Этот проект включает несколько Python скриптов, которые работают в определенной последовательности для создания датасета, его обработки с использованием модели YoloV11, и получения аннотированных изображений и соответствующих JSON файлов.

Скрипты

  1. docmake_v0.1.py — Скрипт для создания базового датасета.
  2. convert_to_pdf.py — Преобразует изображения в формат PDF.
  3. extract_images_pdf2image.py — Извлекает изображения из PDF документов.
  4. test_annot_v0.2.py — Аннотирует извлеченные изображения.

После того, как датасет будет подготовлен, необходимо запустить скрипт final_detect.py для обработки датасета с помощью модели и получения аннотированных изображений и JSON файлов.

Требования

Перед запуском убедитесь, что у вас установлены все необходимые зависимости. Для этого выполните команду:

pip install -r requirements.txt

MiKTeX — Для обработки LaTeX и PDF. Вы можете скачать MiKTeX с официального сайта. После установки, убедитесь, что путь к папке с исполняемыми файлами MiKTeX добавлен в переменную окружения PATH.

Poppler — Для работы с PDF файлами. Скачайте Poppler для Windows с официального репозитория. После установки добавьте путь к папке с бинарными файлами Poppler в переменную окружения PATH.

Описание полей

  1. Общая информация image_height: Высота изображения в пикселях. image_width: Ширина изображения в пикселях. image_path: Путь к исходному изображению.

  2. Элементы разметки Каждый элемент разметки представлен в виде списка прямоугольников. Прямоугольник описывается массивом из четырех чисел [x1, y1, x2, y2], где:

(x1, y1) — координаты верхнего левого угла прямоугольника. (x2, y2) — координаты нижнего правого угла прямоугольника. Координаты измеряются в пикселях относительно верхнего левого угла изображения.

  1. Список элементов разметки: title: Заголовок документа. paragraph: Абзацы текста. table: Таблицы. picture: Изображения. table_signature: Подписи к таблицам. picture_signature: Подписи к изображениям. numbered_list: Нумерованные списки. marked_list: Маркированные списки. header: Колонтитулы (верхние). footer: Нижние колонтитулы. footnote: Сноски. formula: Формулы. graph: Графики.

Примечание: Если список для определённого элемента пустой ([]), это означает отсутствие данного элемента на странице.

Docker-образ

Ссылка на образ

Docker-compose

Ссылка на файлы Docker

Результаты обработки 2404.19737v1.pdf

Ссылка

Результаты обработки датасета 1 группы Ивана Максимова

Ссылка

Результаты обработки датасета 2 группы Ивана Максимова

Ссылка

Результаты обработки датасета 2 группы Тимура Аслямова

Ссылка

Результаты обработки датасета 3 группы Тимура Аслямова

Ссылка

mateusxap/RosAtom

Jupyter Notebook

2

76 commits

updated Feb 18, 2025

See the code

README

Проект для обработки документов и создания датасета

Этот проект включает несколько Python скриптов, которые работают в определенной последовательности для создания датасета, его обработки с использованием модели YoloV11, и получения аннотированных изображений и соответствующих JSON файлов.

Скрипты

  1. docmake_v0.1.py — Скрипт для создания базового датасета.
  2. convert_to_pdf.py — Преобразует изображения в формат PDF.
  3. extract_images_pdf2image.py — Извлекает изображения из PDF документов.
  4. test_annot_v0.2.py — Аннотирует извлеченные изображения.

После того, как датасет будет подготовлен, необходимо запустить скрипт final_detect.py для обработки датасета с помощью модели и получения аннотированных изображений и JSON файлов.

Требования

Перед запуском убедитесь, что у вас установлены все необходимые зависимости. Для этого выполните команду:

pip install -r requirements.txt

MiKTeX — Для обработки LaTeX и PDF. Вы можете скачать MiKTeX с официального сайта. После установки, убедитесь, что путь к папке с исполняемыми файлами MiKTeX добавлен в переменную окружения PATH.

Poppler — Для работы с PDF файлами. Скачайте Poppler для Windows с официального репозитория. После установки добавьте путь к папке с бинарными файлами Poppler в переменную окружения PATH.

Описание полей

  1. Общая информация image_height: Высота изображения в пикселях. image_width: Ширина изображения в пикселях. image_path: Путь к исходному изображению.

  2. Элементы разметки Каждый элемент разметки представлен в виде списка прямоугольников. Прямоугольник описывается массивом из четырех чисел [x1, y1, x2, y2], где:

(x1, y1) — координаты верхнего левого угла прямоугольника. (x2, y2) — координаты нижнего правого угла прямоугольника. Координаты измеряются в пикселях относительно верхнего левого угла изображения.

  1. Список элементов разметки: title: Заголовок документа. paragraph: Абзацы текста. table: Таблицы. picture: Изображения. table_signature: Подписи к таблицам. picture_signature: Подписи к изображениям. numbered_list: Нумерованные списки. marked_list: Маркированные списки. header: Колонтитулы (верхние). footer: Нижние колонтитулы. footnote: Сноски. formula: Формулы. graph: Графики.

Примечание: Если список для определённого элемента пустой ([]), это означает отсутствие данного элемента на странице.

Docker-образ

Ссылка на образ

Docker-compose

Ссылка на файлы Docker

Результаты обработки 2404.19737v1.pdf

Ссылка

Результаты обработки датасета 1 группы Ивана Максимова

Ссылка

Результаты обработки датасета 2 группы Ивана Максимова

Ссылка

Результаты обработки датасета 2 группы Тимура Аслямова

Ссылка

Результаты обработки датасета 3 группы Тимура Аслямова

Ссылка