📱Tabled.

Tabled — это небольшая библиотека для обнаружения и извлечения таблиц.

✅Она использует библиотеку surya, чтобы найти все таблицы в PDF-файле, определить строки/столбцы и преобразовать их содержимое в форматы markdown, csv или html.

🔹Использование.

tabled DATA_PATH

🔘DATA_PATH может быть изображением, PDF или папкой с файлами.

🔘--format указывает формат вывода (markdown, html, csv)

🔘--save_json сохранит доп. информацию о строках/столбцах в формате JSON

🔘--detect_cell_boxes извлекает данные ячеек с помощью модели.

#️⃣Hosted API.

Существует хостинговый API для использования Tabled, который доступен для работы с:

🔘PDF.
🔘Изображениями.
🔘Документами Word.
🔘Презентациями PowerPoint.

💡Преимущества:

✅Постоянная скорость работы без задержек.
✅Высокая надёжность и доступность.

#Python #Tabled #AI #DataProcessing #TableRecognition #OpenSource #PyTorch #API

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/VikParuchuri/tabled

📱MinerU.

MinerU 2.5 — революционный инструмент для интеллектуального парсинга документов и PDF, превосходящий даже GPT-4o, Gemini 2.5 Pro и Qwen2.5-VL-72B в бенчмарке OmniDocBench.

✅Созданный командой OpenDataLab, этот open-source проект превращает PDF-файлы в машинно-читаемые форматы (Markdown, JSON и др.) с высокой точностью и скоростью.

🔹Основные возможности:

🔘Мультимодальная архитектура с 1.2B параметров — SOTA-результаты при сверхэффективности

🧾 Распознавание структуры документа: заголовки, таблицы, формулы, изображения.

🔘Конвертация формул в LaTeX, таблиц — в HTML.

🔘Распознавание макета, порядка чтения и даже сложных математических формул.

🔘OCR на 84 языках, поддержка CPU/GPU/NPU.

🔘Поддержка CLI, API, WebUI, Docker и Gradio.

🚀Установка:

uv pip install -U "mineru[core]"

#Python #AI #OCR #PDFParsing #MinerU #OpenDataLab #LLM #Gemini25 #GPT4o #Qwen25 #DocumentAI #ComputerVision #OpenSource #DeepLearning #LaTeX #TableRecognition #AIResearch

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/opendatalab/mineru