本项目开源代码基于多个深度学习模型(如PP-Structure、PaddleOCR、YOLOv8等),实现对问卷图片的表格定位、结构识别、字符识别及分数统计,并将结果输出至Excel文件。通过PyQt5构建UI界面,使用多线程优化用户体验,避免主线程阻塞。性能测试表明,GPU处理单张图片约3.5秒,CPU约4.6秒。项目注重模块化设计,便于扩展与维护,适合类似业务场景的快速适配。
本项目开源代码基于多个深度学习模型(如PP-Structure、PaddleOCR、YOLOv8等),实现对问卷图片的表格定位、结构识别、字符识别及分数统计,并将结果输出至Excel文件。通过PyQt5构建UI界面,使用多线程优化用户体验,避免主线程阻塞。性能测试表明,GPU处理单张图片约3.5秒,CPU约4.6秒。项目注重模块化设计,便于扩展与维护,适合类似业务场景的快速适配。
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