要使用计算机视觉从表单中提取字段，通常需要结合使用图像预处理、文本检测和布局分析。首先，预处理表单图像以增强清晰度并消除噪声。 倾斜校正（拉直倾斜的图像）、二值化（转换为黑白）和降噪（去除斑点）等技术可以提高下游任务的准确性。 OpenCV 等工具提供了这些步骤的函数。 例如，在 OpenCV 中使用自适应阈值可以帮助将低质量扫描中的文本与背景分离。 预处理完成后，使用 Tesseract 等 OCR 引擎或 AWS Textract 等云服务检测文本区域和表单元素（复选框、表格）。 这些工具识别文本块及其坐标，您可以将其映射到表单字段。
接下来，分析布局以将标签与输入字段关联。 这涉及空间关系，例如识别文本“姓名：”位于空框的左侧。 基于规则的启发式方法（例如，检查接近度）或在表单结构上训练的机器学习模型等技术可以自动执行此操作。 例如，您可以使用“日期”周围的边界框，并搜索其右侧最近的空字段。 对于复杂的表单，YOLO 或 Mask R-CNN 等对象检测模型可以直接识别特定字段类型（签名区域、复选框）。 将 OCR 输出与这些检测相结合，您可以将标签链接到其对应的输入。 PyTesseract 或 LayoutParser 等库简化了 OCR 和布局分析的集成。
最后，验证并构建提取的数据。 使用正则表达式模式或预定义的规则来验证格式（例如，日期、电话号码）。 例如，日期字段可能需要像 \d{2}/\d{2}/\d{4} 这样的模式。 手写文本或不寻常的布局可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架的自定义训练模型来解决。 谷歌视觉 AI 等云 API 为标准化文档提供预构建的表单解析功能。 始终使用不同的样本进行测试，以处理表单设计中的变化。 Donut（文档理解 Transformer）等开源工具也可以使用基于 Transformer 的模型端到端地解析整个表单。 关键是在准确性、可扩展性和处理速度之间取得平衡，具体取决于您的用例。