基于布局分析的OCR（Optical Character Recognition）是一種基于頁(yè)面布局信息的文本識(shí)別方法。傳統(tǒng)的OCR系統(tǒng)通常依賴于表格線或者特定的格式來(lái)進(jìn)行文本區(qū)域檢測(cè)和字符識(shí)別，但對(duì)于一些表格線不全或線不清晰，甚至沒表格線，但具有表格樣式的表格圖片來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的識(shí)別方法就不靈了，而基于布局分析的OCR可解決這一難題，它通過分析文本在頁(yè)面中的排列方式和相對(duì)位置來(lái)識(shí)別文本內(nèi)容。

基于布局分析的OCR主要包括以下步驟：

1. 布局分析：這個(gè)步驟首先會(huì)對(duì)輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像二值化、降噪處理等。然后通過邊緣檢測(cè)或連通區(qū)域檢測(cè)等方法，提取出文本區(qū)域的位置信息。根據(jù)文本的排列方式，可以將文本區(qū)域劃分為行、列或單個(gè)字符的框。

2. 文本識(shí)別：在布局分析的基礎(chǔ)上，對(duì)每個(gè)文本區(qū)域進(jìn)行字符識(shí)別。常用的字符識(shí)別方法包括基于模板匹配、基于特征提取的分類器（如SVM、CNN等），以及深度學(xué)習(xí)模型（如CRNN、Transformer等）。這些方法可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。

3. 結(jié)構(gòu)分析：在文本識(shí)別的基礎(chǔ)上，對(duì)識(shí)別出的字符進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析。這包括識(shí)別表頭、表格分隔線、文本對(duì)齊等。通過分析文本的相對(duì)位置和排列方式，可以還原出表格的整體結(jié)構(gòu)。

4. 結(jié)果優(yōu)化：最后，對(duì)布局分析和字符識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行綜合優(yōu)化和修正。這可以涉及糾錯(cuò)、后處理等技術(shù)，以提高最終識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。

總結(jié)而言，基于布局分析的OCR通過分析文本的排列方式和相對(duì)位置，來(lái)進(jìn)行文本識(shí)別和結(jié)構(gòu)分析。該方法可以在無(wú)表格線的表格等復(fù)雜場(chǎng)景中提供較好的識(shí)別效果。然而，由于文本布局的多樣性和復(fù)雜性，仍然存在一定的挑戰(zhàn)和誤差，需要綜合使用多種技術(shù)手段來(lái)提高準(zhǔn)確性和魯棒性。