Skip to content

Latest commit

 

History

History
189 lines (109 loc) · 12.8 KB

README.zh-cn.md

File metadata and controls

189 lines (109 loc) · 12.8 KB
Raw

OCR 表单标注工具( OCR Form Labeling Tool )

编译状态

这是一个开源的表单标记工具，该工具是为Form Recognizer项目而开发的，Form Recognizer 是表单ORC测试工具集 (Form OCR Test Toolset, FOTT) 的一部分。

本仓库的目的是开发并维护和微软表单识别和OCR服务相关的多种工具。目前，表单标注工具是首个发布到本仓库的工具。用户可以提供反馈并根据自己的需求做定制化改动。微软Azure表单识别团队将定期更新源代码。如果你希望参与此项目，请参考下文的参与贡献一节。

FOTT 的标注工具是一个由 React + Redux 开发的 Web 应用程序， 该项目使用 Typescript 语言开发。本项目使用 Create React App 启动。

当前标注工具具有下面这些特性：

  • 标注 PDF、JPEG、TIFF等文档格式里的表单。
  • 通过 Form Recognizer 和标注数据来 训练 模型。
  • 使用训练模型预测上述文档里的单张表单，进而从中提取表单里的 key/value 数据。

开始( Getting Started )

从源码编译并运行( Build and run from source )

表单标注工具依赖 NodeJS (>= 10.x, Dubnium) 和 NPM 环境。

 git clone https://github.com/Microsoft/OCR-Form-Tools.git
 cd OCR-Form-Tools
 npm install
 npm run build
 npm run react-start

使用Docker安装（Set up this tool with Docker）

请参考这里的指南。

使用 Web 应用程序 ( Run as web application )

使用一个现代浏览器，可以直接加载并运行 FOTT 工具：https://fott.azurewebsites.net/

注意： 该网站只是为了临时测试目的

使用标注工具( Using labeling tool )

配置输入数据( Set up input data )

首先，确保所有的训练文档的格式是同一种。如果你有多种不同格式的文档，请按照格式用子文件夹组织。当你开始训练，你需要在API调用的地方指定对应的子文件夹。

配置跨域资源共享( Configure cross-domain resource sharing, CORS )

在你的存储账号上允许 CORS. 选择你在Azure上的存储账号，在左侧的面板上点击 CORS 标签。在下面一行填入下面的配置。 然后点击顶部的 保存 按钮。

* Allowed origins = *
* Allowed methods = [select all]
* Allowed headers = *
* Exposed headers = *
* Max age = 200

alt text

创建连接( Create Connections )

OCR 表单标注工具是一个 'Bring Your Own data' (BYOD) 应用。在这个工具里，连接(Connection)被用来配置和管理源(Source)（被标注的资源）和目标(Target)（标注应该被导出的位置）。源(Source)和目标(Target)在 OCR 表单标注工具里是同一个位置。最后，它们都被输入到 Form Recognizer 里。可以配置为多个项目共享的连接(Connection)。连接(Connection)被设计成一个可扩展的提供者(provider)模型，因此可以很容易添加新的源(Source)/目标(Target)提供者。

目前，标注工具和 Form Recognizer 都只支持一种存储： Azure blob storage.

如果要创建一个新的连接(Connection)，在左侧的导航栏上点击新建(New Connection) 加号按钮。

在下面的字段上填写对应的值：

  • Display Name - 连接要显示的名字.
  • Description - 项目描述.
  • SAS URL - 你的Azure二进制存储容器的共享访问签名链接(SAS URL). 如何获取SAS URL呢？打开微软 Azure 存储浏览器，右键你的容器(注意：不是父存储节点)，选择获取共享访问签名。设置你开始使用标注服务后的过期时间，确保Read、Write、Delete和List权限被勾选上，点击创建。然后拷贝URL。URL的格式是：https://<storage account>.blob.core.windows.net/<container name>?<SAS value>.

alt text

创建一个新项目( Create a new project )

在标注工具里，一个项目被用来存储你的配置和设置。创建一个新项目并填写下面这字段对一个的值：

  • Display Name - 项目名字
  • Security Token - 一些项目设置可能包含敏感值，例如 API 密钥或其他共享密钥。每个项目都会生成一个安全令牌用以加密/解密项目敏感设置。你可以通过点击左侧导航栏下角的齿轮图标，打开应用设置查看安全令牌。
  • Source Connection - 在上一个步骤创建的用以本项目的Azure二进制对象存储容器连接。
  • Folder Path - 可选 - 如果你的表单数据放二进制容器的在子目录下，在这里指定对应的文件夹名字。
  • Form Recognizer Service Uri - 你的 Form Recognizer 终端URL。格式应该是：https://<your-name>.cognitiveservcices.azure.com
  • API Key - 你的 Form Recognizer 订阅密钥。
  • Description - 可选 - 项目描述。

alt text

标注你的表单( Label your forms )

当你创建或打开一个项目，主标签(tag)编辑窗口会自动打开。标签编辑器包含了三个部分：

  • 预览面板，显示了源连接里的表单列表，可以拖动滚动条浏览。
  • 主编辑面板，允许你为文本添加标注。
  • 标注编辑面板，允许你修改、排列或删除标注。

识别文本元素和表单( Identify text elements and tables )

点击左侧面板的 Run OCR on all files 获取每个文档的文本布局信息。标注工具将绘制出围绕每个文本元素的轮廓边框，并在每个表单的左上角显示一个图标。当你点击表单图标，就会显示出该表单的识别边框。

在文本中标注标签( Apply labels to text )

下一步，你将创建标注并在文本元素上应用以获得你想要的识别模型。文档里有很多 key/value ， 你希望训练模型来提取它们，第一步是标注这些 key/value. 例如，你看到了表单里的 Charge: 1002.00 ，你可能希望标注值是 (1002.00)，让AI模型会被训练出来，用以提取类似的表单信息。

  1. 首先，使用标注编辑器面板创建你希望识别的标注，例如 "Cost".
  2. 在主编辑器面板，从高亮文本元素里点击并拖动一个或多个单词。例如： "1002.00". 注意：目前不能选择跨越多页的文本。
  3. 点击哪些你希望使用的标注，或者按下对应的键（例如，数字键'1'表示第1个标注）。你只能为每个选中的文本元素应用一个标注，并且每个标注只能在一个页面里被使用一次。

按照上面的步骤标注五个你的表单，然后进入到下一个步骤。

alt text

指定标注类型和格式(Specify tag type and format)

你可以在标注的右键才对里指定标注类型和格式。类型和格式信息会被存储在源位置的feild.json文件里。这些信息在后期处理中会被用来改进数据以获得更好的结果。

alt text

训练定制模型( Train a custom model )

点击左侧面板的训练图标，打开训练页面。然后点击Train按钮开始训练模型。一旦训练结束，你会看到如下的信息：

  • Model ID - 被创建和训练的模型的唯一ID。每次训练调用，都会创建一个新的模型并拥有独立的ID。请拷贝这个ID对应的字符串到安全的位置保存。如果你希望通过 REST API 来预测表单数据，将会需要对应模型的ID。
  • Average Accuracy - 模型的平均精度。你可以通过标注更多的表单数据，并重新训练一个模型来提高精度。我们建议从5张表单开始标注训练，然后按需增加。
  • 标注列表，以及每个标注

alt text

当训练结束，检查平均准确率。如果太低了，你应该添加更多的输入文档，并重复上述标注步骤。那些你已经标注过的文档仍留在项目的索引里。

提示：你也可以调用 REST API 来运行训练过程。可以从这里学习如何调用训练 REST API：Train with labels using Python.

分析一个表单( Analyze a form )

点击左侧的预测图标，测试你的模型。上传一个没有被用来训练的表单文档。然后点击右侧的Predict按钮来获得该表单文档的 key/value 预测。预测工具会在表单边框上使用标签，并显示每个标注的信心指数。

alt text

提示：你也可以调用 REST API 来分析文档。可以从这里学习如何调用分析 REST API：Train with labels using Python.

保存项目并随时重启（Save a project and resume later）

你需要保存安全令牌，便于在在另一个时间或另一个浏览器里重新登录并重启你的项目。

获取项目凭据( Get project credentials )

进入到你的项目设置页面( 文档设置图标 ) 并记下安全令牌名称。然后进入到你的应用程序设置页面（齿轮图标），查看当前浏览器里的所有安全令牌。找到你的项目安全令牌并拷贝名字、键值对到一个安全到地方保存。

重置项目凭据( Restore project credentials )

当你要重启你的项目，你首先需要创建一个连接到同一个二进制存储容器。重复上述步骤。然后，进入应用程序设置页面（齿轮图标），查看下你到项目安全令牌是否在那。如果不存在，则添加一个新的安全令牌并根据上一节拷贝令牌的名字和键值。然后点击保存设置。

重启项目( Resume a project )

最后，进入主页（房子图标）并点击打开云项目。然后选择二进制存储连接，接着选择你的项目.proj文件。应用程序将会使用安全令牌加载所有的项目设置。

键盘快捷键( Keyboard Shortcuts )

标注工具允许一些键盘快捷键以支持更方便快捷的标注操作。

热键包含数字1到0以及所有到字母键，它们被分配给前36个标注，当你从高亮文本元素里选择里一个或多个单词，你可以按下这些热键来标注选中的单词。

[ 和 ] 键可以被用来把选中单词移动到前一个或下一个。

< 和 > 键可以被用来在多个页面之间跳转到前一个或下一个页面。

-, + 以及 / 键可以被用来对编辑页面放大/缩小以及重置缩放。

按住 Alt 键并点击标注名字，用户可以改变标注的名字。

合作( Collaborators )

本项目从 VoTT 项目克隆并修改。

参与贡献( Contributing )

有很多方式可以给 OCR 表单标注工具提交贡献 -- 请参考贡献指南.

本项目遵守微软开源行为准则(Microsoft Open Source Code of Conduct). 更需信息请参考行为准则常见问题解答(Code of Conduct FAQ) 或者联系 opencode@microsoft.com 查看任何其他问题和意见。

English Version