图片里的表格要变成可编辑文件，普通整页 OCR 往往只得到一串文字；PaddleOCR 的 Table Recognition Pipeline V2 会同时处理表格结构，并提供 XLSX、HTML、JSON 等导出方式。导出后仍要逐格核对数字、合并单元格和行列顺序。
准备一张容易核对的表格图片
示例输入可以是自己制作的三列表格，表头为“项目、数量、单价”，两行数据为“苹果、2、5”和“梨、3、4”。保存为 table.jpg，避免透视过大、遮挡与模糊。原表预期的数量合计为 5；稍后用它检查导出表格是否漏行或错列。这个数字来自示例输入，不是模型实测准确率。
运行表格识别并导出
先按 PaddleOCR 官方 Table Recognition V2 文档安装与你设备匹配的 PaddlePaddle 和 PaddleOCR；不同操作系统、CPU/GPU 的安装命令不相同，不要照搬不适用的轮子。然后把下列代码保存为 read_table.py：
from paddleocr import TableRecognitionPipelineV2
pipeline = TableRecognitionPipelineV2()
results = pipeline.predict("table.jpg")
for result in results:
result.print()
result.save_to_xlsx("./output/")
result.save_to_html("./output/")
result.save_to_json("./output/")
运行 python read_table.py。第一次调用可能要下载模型，所需网络和存储空间以官方安装页及运行日志为准。打开 output 中生成的文件，确认表头仍是三列、两条数据在对应行；检查“数量”列是不是 2 与 3，再手工计算合计。不要只看导出成功提示。
遇到错列、漏格如何处理
先裁掉与表格无关的页面边缘，检查拍摄角度和分辨率，再对照原图逐格更正。如果单元格合并、手写数字或网格线不清楚，应把修正后的数据作为人工校对结果保存，不能称为“自动准确识别”。官方文档也提供文档方向分类和去弯曲选项；只有输入确实存在旋转或弯曲时再启用，并比较启用前后的结果。
本文代码与输出检查是教学示例，未在读者环境上执行；PaddleOCR 版本、模型下载和导出结构请以 2026 年 10 月 1 日核对的官方文档及实际安装版本为准。
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