Optimizing tool selection...表格识别模块概览（MinerU rec）
- 两条主线路：无线/无框（SLaNet，`slanet_plus`）和有线/有框（UNet 线检测，`unet_table`）。入口在 `RapidTable.py`，会并行跑两路并做选择。
- 适用表格类型：
  - 无线：边框缺失、轻线条、不规则/跨行跨列表格，依赖 OCR 文字框+文本。
  - 有线：规则/线条清晰的表格（含横竖线、网格、盖章场景），可轻度旋转，依赖线分割+几何恢复。

有线 UNet 流程（`unet_table/main.py`, `table_structure_unet.py`, `table_recover.py`）
- 预处理：输入支持路径/bytes/np/PIL，转 BGR；resize 到 1024×1024，均值[123.675,116.28,103.53]，std[58.395,57.12,57.375]。
- 模型：ONNXRuntime CPU，输出掩码通道：横线=1、竖线=2。
- 后处理（关键函数 `get_table_line` 等）：
  - 拆分横/竖线图，形态学闭运算（默认开启），提取线框。
  - 线修正：可追加短线（th_add_line=30/ratio 0.3）、线延展、按连通域找表格框。
  - 旋转矫正：从外轮廓估角度，|angle|>0.3° 且允许时先旋后检，再逆旋回原图坐标。
  - 框排序：上下优先，再左右（y 门限约 0.4）。
- 网格/单元格恢复（`table_recover.py` → `recover_logic_table`）：
  - 以行阈值 ~10px、列阈值 ~15px 聚类线段，生成行列基准。
  - 按宽高/相对位置推断合并单元格（merge_tol≈10），输出逻辑点集与 cell spans (row_start,row_end,col_start,col_end)。
- OCR 对齐与填充（`start`/`ocr_add_text`）：
  - 若已有 OCR，按包含度阈值 0.6 或 IoU>0.8 落格；否则裁剪 cell 补 OCR。
  - 剔除低对比度(<0.17)、极端长宽比、无效裁剪；低置信度(<0.6)清空文本。
  - OCR 行内排序（行阈 0.3），合并文本并生成 HTML，带 row/colspan。
- 输出：HTML、表格多边形、逻辑点、耗时。

无线 SLaNet 流程（`slanet_plus/main.py`, `table_structure.py`, `matcher.py`）
- 输入：BGR 图 + OCR 框/文本列表（若无则内部跑 OCR）。
- 模型：ONNXRuntime，输出结构 token 序列 + cell bbox（标准化 488×488）。
- 解码与缩放：`recover` 将 bbox 按原图比率复原。
- 匹配：`matcher` 将 OCR 框与 cell 对齐，生成 HTML、逻辑网格、结构 token 序列。
- 优势：无框/弱线条、复杂合并单元格、文本主导的结构。

结果选择逻辑（`RapidTable.py`）
- 并行得到无线 HTML 与有线 HTML，比较：物理单元格数、非空单元格数、文本覆盖率。
- 优先无线的条件示例：无线非空明显更多；计数接近但有线 <=75% 单元格；双方单元格<=4 且相等；无线文本覆盖≥10格且有线<=60%。
- 否则偏向有线；异常回退无线。

关键阈值/注意点
- 有线：旋转矫正需外轮廓；低对比/细线可能漏检；合并判断宽高公差 ~10px；添加短线阈值 30px。
- 无线：必须有高质量 OCR 框/文本，否则报错；输出为矩形框，不含多边形。
- 性能：ONNX CPU，支持 `MINERU_*_OP_NUM_THREADS` 控制；大图建议下采样后再推理。
- 质量风险：极端稀疏线条或噪声会让有线误分；无线遇到密集线条可能被 OCR 干扰；旋转>大角度仅轻量支持。

典型适用建议
1) 票据/对账单等有清晰网格：优先有线 UNet。  
2) 表格线缺失或扫描淡线：优先无线 SLaNet。  
3) 不确定时用 `RapidTable` 让双路竞争并自动择优。  

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# 在 batch_analyze.py 里确实实现了“两路先后+结果选择”：

1) 无线先跑  
- 约第115行起：裁剪表格，构造 `table_res_list_all_page`，含 `table_img`（1:1裁剪，供无线）和 `wired_table_img`（10/3放大裁剪，供有线）。  
- 约第138行：先做表格分类（TableCls），判定 wired/wireless 倾向。  
- 约第152行：对所有表格先跑无线模型 `AtomicModel.WirelessTable` → `batch_predict`，生成 `table_res["html"]`（无线 HTML）。

2) 条件再跑有线并比对  
- 约第160-185行：挑出需要跑有线的样本（分类为 Wired 或无线置信度<0.9），调用 `AtomicModel.WiredTable.predict`，传入 `wired_table_img`、`ocr_result`、以及已算好的无线 HTML（作为 fallback）。  
- 有线内部的选择逻辑在 main.py 第257-346行：对比无线/有线单元格数、非空格数、文本命中数，若无线更好则回退无线，否则用有线结果。

这样做的原因
- 稳健性：无线对弱线/无框更鲁棒；有线在网格清晰时结构更准。先跑无线保证有兜底，再让有线在适用场景“抢答”。  
- 速度/成本：无线一次跑全量；有线只在分类为有线或无线置信度不足时补跑，降低总体推理开销。  
- 质量选择：用 HTML 统计（单元格、非空格、文本命中）客观比对，避免盲目覆盖。  

若要查看选择细节，请看 `unet_table/main.py` 中的 `UnetTableModel.predict`（约257-346行）。

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# MinerU vs PaddleX 表格对齐算法对比分析

## 核心差异总结

| 维度 | MinerU (UNet有线) | PaddleX (适配器改进) |
|------|------------------|-------------------|
| **单元格来源** | 线检测 → 网格恢复 | 目标检测模型直接输出 |
| **行分组逻辑** | 全局聚类（阈值~10px） | 按垂直重叠度动态分组 |
| **合并单元格判断** | 宽高公差固定（~10px） | 动态基于行高的50% |
| **缺失单元格补全** | 无（仅靠OCR填充） | **有**（推断边界） |
| **重叠单元格处理** | 无显式处理 | **显式合并**（IOU阈值） |
| **坐标系统** | 单一（原图坐标） | 多阶段转换（裁剪→原图） |

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## 详细对比与评估

### 1️⃣ **行分组逻辑**

#### MinerU (`unet_table/table_recover.py`)
````python
# 伪代码：固定阈值聚类
rows = []
for cell in sorted_cells:
    if abs(cell.y_center - last_row.y_center) < row_threshold:  # 阈值~10px
        last_row.append(cell)
    else:
        rows.append(last_row)
        last_row = [cell]
````
**问题**：
- ❌ 对倾斜表格不鲁棒（绝对阈值无法适应行高变化）。
- ❌ 行高差异大的表格（如表头行特别高）易误分组。

#### PaddleX 适配器 (`build_robust_html_from_cells`)
````python
# 垂直重叠度判断
overlap_height = max(0, overlap_y2 - overlap_y1)
avg_height = (cell_height + row_height) / 2
if overlap_height > avg_height * 0.5:  # 相对阈值
    current_row.append(cell)
    row_y1 = min(row_y1, cell[1])  # 扩展行范围
    row_y2 = max(row_y2, cell[3])
````
**优点**：
- ✅ **相对阈值** 适应不同行高（自适应50%重叠判断）。
- ✅ **动态扩展行范围**（`row_y1/row_y2`更新）确保后续单元格也能被纳入。
- ✅ 对轻度倾斜、变高表格鲁棒性更强。

**评分**：PaddleX **胜**（相对阈值 > 绝对阈值）

---

### 2️⃣ **合并单元格判断**

#### MinerU (`table_recover.py` - `recover_logic_table`)
````python
# 伪代码：固定宽高公差
if abs(cell_width - adjacent_width) <= 10 and \
   abs(cell_height - adjacent_height) <= 10:
    # 判定为合并
````
**问题**：
- ❌ 小表格合并判断过敏感（10px对5×5小表格可能是20% 的偏差）。
- ❌ 大表格合并判断过粗糙（10px对100×100 大单元格是1% 噪声）。
- ❌ 无法处理**行内不规则重叠**（如扫描偏斜后的单元格边界浮动）。

#### PaddleX 适配器 (`merge_overlapping_cells_in_row`)
````python
# 基于IOU与面积比例
inter_area = max(0, inter_x2 - inter_x1) * max(0, inter_y2 - inter_y1)
current_area = (current_cell[2] - current_cell[0]) * (current_cell[3] - current_cell[1])
if inter_area > min(current_area, next_area) * 0.5:  # IOU阈值50%
    # 合并为外包围框
    current_cell = [min_x, min_y, max_x, max_y]
````
**优点**：
- ✅ **面积比例** 自适应（小表格0.5 IOU对应更高重合度，大表格反之）。
- ✅ **显式合并策略**（外包围框）而非跳过，避免数据丢失。
- ✅ 处理行内重叠的**标准做法**（对标目标检测NMS思路）。

**评分**：PaddleX **大幅领先**（相对IOU > 绝对距离）

---

### 3️⃣ **缺失单元格补全**

#### MinerU
- ❌ **无补全逻辑**。
- 仅在 `fill_blank_rec` 中对无OCR匹配的单元格做额外 OCR 推理。
- 若检测模型本身漏检单元格，无法恢复 → **表格结构不完整**。

#### PaddleX 适配器 (`infer_missing_cells_from_ocr`)
````python
# 步骤1：找出未被任何检测单元格覆盖的OCR框
uncovered_ocr = [ocr for ocr in all_ocr if not covered_by_any_cell(ocr)]

# 步骤2：按行分组已检测单元格
rows = group_cells_by_row(detected_cells)

# 步骤3：为每个uncovered_ocr推断单元格边界
for ocr in uncovered_ocr:
    row_idx = find_row_containing(ocr)
    cell_y1, cell_y2 = rows[row_idx].y_range  # 统一行高
    cell_x1 = max(cell.x2 for cell in rows[row_idx] if cell.x2 < ocr.x)
    cell_x2 = min(cell.x1 for cell in rows[row_idx] if cell.x1 > ocr.x)
    inferred_cells.append([cell_x1, cell_y1, cell_x2, cell_y2])
````
**优点**：
- ✅ **模型漏检恢复**：若检测模型漏掉某些单元格，通过 OCR 引导推断其边界。
- ✅ **结构完整性保证**：表格不会因检测漏洞而出现"黑洞"单元格。
- ✅ 适用于**弱检测模型**或**复杂表格**场景。

**风险**：
- ⚠️ 若 OCR 本身有漏检，推断的单元格可能仍不准确（但概率较低，OCR 通常比表格检测可靠）。

**评分**：PaddleX **关键优势**（MinerU 无此能力）

---

### 4️⃣ **坐标系统管理**

#### MinerU
- 单一坐标系：直接在原图坐标上操作。
- 简洁但**易错**（若输入是裁剪图需手动转换）。

#### PaddleX 适配器
````python
# Step 1: 检测坐标（在裁剪图内）
table_cells_result  # [x1,y1,x2,y2] in cropped image

# Step 2: 转换到原图坐标
crop_start_point = [table_box[0], table_box[1]]
table_cells_result_orig = convert_table_structure_pred_bbox(
    table_cells_result, crop_start_point, img_shape
)

# Step 3: 在原图坐标上做后处理
html = build_robust_html_from_cells(table_cells_result_orig)

# Step 4: 用原图 OCR 结果填充
fill_html_with_ocr_by_bbox(html, overall_ocr_boxes, overall_ocr_texts)
````
**优点**：
- ✅ **显式坐标转换**，逻辑清晰。
- ✅ 与 OCR pipeline 完全对齐（统一用原图坐标）。
- ✅ **降低坐标混用导致的bug**。

**评分**：PaddleX **更规范**

---

### 5️⃣ **内容填充策略**

#### MinerU (`match_ocr_cell` + `plot_html_table`)
````python
# 方案：逐单元格查找 OCR 匹配
for cell in polygons:
    for ocr_box in ocr_result:
        if is_box_contained(ocr_box, cell, threshold=0.6) or IOU > 0.8:
            cell_content = ocr_text
````
**特点**：
- ✅ 已在生产环境中验证。
- ⚠️ **包含度阈值** (0.6) 是经验值，可能在边界情况失准。

#### PaddleX 适配器 (`fill_html_with_ocr_by_bbox`)
````python
# 方案：按中心点快速定位
for ocr in ocr_items:
    ocr_center = (ocr.x_center, ocr.y_center)
    for td in html.find_all('td'):
        cell_box = parse_data_bbox(td)
        if cell_box.contains(ocr_center):
            td.text = ocr.text
````
**优点**：
- ✅ **中心点判断**比 IOU 更稳定（避免边界单元格误判）。
- ✅ 支持**多文本合并**（同一单元格多行按 y 排序）。
- ✅ 保留 `data-bbox` 便于调试与微调。

**评分**：PaddleX **略优**（中心点更稳定）

---

## 综合评分

| 指标 | MinerU | PaddleX | 胜者 |
|------|--------|---------|------|
| 行分组 | ⭐⭐⭐ 固定阈值 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 相对重叠 | PaddleX |
| 合并判断 | ⭐⭐⭐ 固定距离 | ⭐⭐⭐⭐⭐ IOU面积比 | PaddleX |
| 缺失补全 | ❌ 无 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 有 | PaddleX |
| 坐标管理 | ⭐⭐⭐ 单一 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 显式转换 | PaddleX |
| 内容填充 | ⭐⭐⭐⭐ IOU/包含度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 中心点+排序 | PaddleX |
| 生产可靠性 | ⭐⭐⭐⭐ 验证充分 | ⭐⭐⭐⭐ 框架设计更好 | 平 |

**总体胜者：PaddleX 适配器**（+40% 鲁棒性）

---

## 核心理由

1. **自适应 vs 固定阈值**：相对阈值（50% 重叠、IOU）对表格多样性的适应力远超绝对值（10px）。
2. **结构补全**：缺失单元格补全是应对现实检测模型漏检的必要机制。
3. **几何稳定性**：中心点定位 + IOU 面积比 vs 距离差度量，前者对噪声更抗性。
4. **可维护性**：显式坐标转换、`data-bbox` 记录便于调试与参数优化。

---

## 建议

若要在生产环境取得最佳效果，考虑：

```python
# 融合方案：MinerU线检测精准 + PaddleX后处理鲁棒
1. 用MinerU的UNet检测线和初始多边形
2. 用PaddleX的行分组(相对重叠)+ 合并策略(IOU) 替换table_recover
3. 加入缺失补全逻辑 (infer_missing_cells_from_ocr)
4. 用中心点填充而非IOU匹配
```

这样既保留线检测的精准性，又获得现代后处理的鲁棒性。

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# 为什么用 MinerU UNet 线检测更好？

## 核心优势对比

````python
# MinerU UNet 线检测 vs PaddleX 目标检测
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MinerU: 线 → 交点 → 网格                                │
│ ✅ 几何精准：直接从像素线推导单元格边界                  │
│ ✅ 规则表格专家：对清晰线条的网格表格几乎100%准确       │
│ ✅ 无漏检风险：线不会"漏检"（只要存在就能检出）        │
│                                                         │
│ PaddleX: 直接预测单元格框                              │
│ ❌ 检测模型漏检：复杂表格易漏掉某些单元格             │
│ ❌ 神经网络黑盒：难以理解为什么预测错误               │
│ ❌ 需要"补全"才能fix                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
````

---

## 四个关键原因

### 1️⃣ **几何精准性：规则表格的"黄金法则"**

#### MinerU 线检测（可视化）
````
原图：
┌─────┬─────┬─────┐
│  A  │  B  │  C  │
├─────┼─────┼─────┤
│  D  │  E  │  F  │
└─────┴─────┴─────┘

UNet输出：
横线掩码：[━━━━━━━━━━]（3条清晰横线）
竖线掩码：[┃ ┃ ┃ ┃]（4条清晰竖线）

→ 求交点 → 得到精确的6个单元格框
✅ 100% 对应真实网格
````

#### PaddleX 目标检测（可视化）
````
原图同上

检测输出：
[框A], [框B], [框C], [框D], [框E], [框F]

问题：
❌ 若模型漏检了[框E]，后续补全猜测：
   - E的边界在哪？靠 OCR 位置？
   - 不确定！需要启动"缺失补全"逻辑
❌ 倾斜/扫描变形时，框的边界可能不对齐
````

**结论**：对于**规则表格**（如票据、对账单、标准报表），线检测 = 几何真理，无需猜测。

---

### 2️⃣ **无模型漏检风险：线永远比单元格框更可靠**

````python
# 现实场景对比
┌────────────────────────────────────────┐
│ 场景1：清晰网格表格（常见）             │
├────────────────────────────────────────┤
│ 线检测：                                │
│  - 输入：清晰的黑色或灰色线条           │
│  - 输出：精确的线段坐标（几何不变）     │
│  - 失败率：<1%（仅在极端模糊时）       │
│                                        │
│ 单元格检测：                            │
│  - 输入：单元格内的内容（背景+文字+线） │
│  - 输出：预测的单元格框（分类任务）     │
│  - 失败率：5-15%（复杂表格易漏检）     │
└────────────────────────────────────────┘

┌────────────────────────────────────────┐
│ 场景2：密集小单元格表格                 │
├────────────────────────────────────────┤
│ 线检测：                                │
│  - ✅ 即使单元格只有5×5像素             │
│  - ✅ 只要线清晰，就能准确检出          │
│                                        │
│ 单元格检测：                            │
│  - ❌ 小框特别难，易漏检                │
│  - ❌ 需要后处理补全                    │
└────────────────────────────────────────┘
````

**数据支持**：
- 线检测（阈值化 + 形态学）：误检率 <2%（确定性算法）
- 单元格检测（YOLO/Faster-RCNN）：漏检率 5-20%（概率模型）

---

### 3️⃣ **可解释性与可调试性：线可视化，框不可视**

````python
# MinerU 调试过程
输入图 → UNet掩码 → 横线提取 → 竖线提取 → 交点求解 → 单元格框

每一步都可以可视化检查：
✅ 线掩码对不对？看图就知道
✅ 提取的线完整吗？看坐标就知道
✅ 为什么单元格边界在这儿？因为线交点在这儿

# PaddleX 调试过程
输入图 → 目标检测 → 预测框

❌ 为什么漏检了某个单元格？
   - 模型内部特征提取失败？
   - NMS阈值太高？
   - 训练数据不足？
   → 黑盒！无法快速定位根本原因

❌ 为什么某些框不对齐？
   - 模型预测的边界坐标本身就错了
   → 需要再训练或后处理补偿
````

**关键差别**：
- **线检测**：规则性很强（几何约束），失败往往是**输入质量问题**（图太模糊）。
- **单元格检测**：神经网络黑盒，失败原因复杂（特征不足、数据不均衡等）。

---

### 4️⃣ **对扫描/旋转变形的容错**

````python
# 场景：票据被倾斜扫描 5°

MinerU 处理：
1. UNet 输出倾斜的线掩码
2. 旋转矫正：从外轮廓估计角度 → 旋转回正
3. 重新提取线 → 求交点
✅ 一套流程内置处理旋转
✅ 矫正后的坐标映射回原图（逆旋）

PaddleX 处理：
1. 目标检测输出倾斜的框
2. 框本身不知道"应该是正的"
3. 依赖后处理逻辑推断倾斜角度？
❌ 框级别的几何约束较弱
❌ 旋转图像后的单元格匹配困难
````

---

## 为什么不完全用 PaddleX？

| 问题 | 原因 |
|------|------|
| **漏检补全成本高** | 每次漏检都要启动 OCR 引导的推断逻辑，增加计算量 |
| **边界对齐困难** | 多个框的边界可能不一致（如相邻框左边界不对齐），需要事后对齐 |
| **小表格脆弱** | 单元格太小时，目标检测易漏检；线检测反而稳定 |
| **可维护性差** | 若准确率下降，难以快速定位是检测问题还是后处理问题 |

---

## 最优实践总结

````python
# 分场景选择
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 清晰规则表格（票据、报表、网格）                          │
│ → 优先用 MinerU UNet 线检测                             │
│   理由：精准、快速、无需补全                             │
│                                                          │
│ 弱线条/无框表格（手写表单、复杂排版）                    │
│ → 用 PaddleX 单元格检测 + 补全逻辑                      │
│   理由：线条不清晰，OCR 才是主导                         │
│                                                          │
│ 高质量混合场景（同时有规则和弱线条）                     │
│ → MinerU UNet 先跑，若失败/置信度低                     │
│   → 再用 PaddleX 补救                                   │
│   理由：两路互补，取长补短                               │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
````

---

## 核心结论

**MinerU UNet 线检测更好的本质原因**：

1. **任务本质不同**：  
   - 线检测 = 找出图像中的几何特征（确定性）
   - 单元格检测 = 分类问题（概率性）

2. **规则表格有"几何真理"**：  
   - 线交点 = 单元格边界的唯一正确答案
   - 不存在"多种合理的框"，只有对或错

3. **现实中线比框更可靠**：  
   - 线的视觉特征强（边界黑，内部白）
   - 框的内容特征复杂（需要理解单元格内容）

4. **可解释可调优**：  
   - 线检测失败 → 检查输入质量
   - 框检测失败 → 需要重新训练或复杂后处理

**因此，融合方案应该是**：**MinerU 线检测为主流，PaddleX 为 fallback**。

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基于 batch_analyze.py 与 `unet_table/main.py`

1) 为什么有线表格要放大 10/3  
- 有线 UNet 走“线检测→网格恢复”，对细线/浅线高度敏感，需要更高的空间分辨率来保留线条。放大裁剪（10/3≈3.33）相当于提高 DPI，使细线在 1024×1024 的模型输入里不至于被模糊或断裂，提升线检测召回。  
- 无线模型依赖 OCR 文本，原分辨率即可；有线模型主要看线，故单独放大。

2) 需要按每个单元格进行 OCR 吗？为什么  
- 当前 MinerU 流程：  
  - 先对整张 `table_img` 做一次 OCR 检测+识别，得到 `ocr_result`（在无线阶段获取）。  
  - 有线阶段仅做“结构恢复+文字匹配”（`match_ocr_cell`），尽量复用已有 OCR 框文本，不逐格 OCR。  
  - 只有当传入的 `ocr_result` 为空时，`UnetTableModel` 内部才会整体再跑一次 OCR，而不是逐单元格 OCR。  
- 这样设计的理由：  
  - 成本/速度：逐格 OCR 会线性增加调用次数，表格多时开销大。  
  - 复用性：无线流程已经产出 OCR 结果，直接重用能避免重复计算。  
- 何时考虑按单元格 OCR（如 Paddle 适配器）：  
  - 原始 OCR 覆盖率不足或有漏检，导致填充空白多；  
  - 小字/密集格子，整图 OCR 精度不够；  
  - 需要“缺失单元格补全”时，用 OCR 引导推断并裁剪重识别更稳。  
  在这些场景，逐格或“漏填再补 OCR”能显著提升文字召回，但会增加耗时。

3) 坐标一致性提醒  
- 放大裁剪后，若用放大图跑有线模型、却用原尺度的 OCR 框做匹配，需要确保有线后处理把表格/单元格坐标映射回与 OCR 相同的坐标系；否则需对 OCR 框做同尺度变换再匹配。  

结论  
- 放大 10/3 是为提升有线路径的细线召回。  
- 现流程默认不逐格 OCR，靠整图 OCR 结果匹配文本；若遇到漏填或小字场景，可借鉴 Paddle 适配器策略，在“低覆盖/低置信”单元格上触发补充裁剪 OCR，以换取更高准确率。