文档解析：有没有什么工具可以识别柱状图、折线图里的数据？

识别柱状图、折线图中的数据是数据分析和图表解析中的一个重要任务。以下是几种常见的方法，从手动到自动化，适用于不同的场景和需求：

01 手动识别

如果图表较为简单，可以通过手动测量和估算来获取数据。

02 使用图表解析工具

一些专业的图表解析工具可以自动提取图表中的数据，这些工具通常基于图像识别和机器学习技术。

03 使用编程方法

如果需要批量处理图表数据，可以使用编程语言（如Python）结合图像处理库（如OpenCV）和机器学习库（如TensorFlow或PyTorch）来实现自动化提取。

04 使用深度学习方法

对于更复杂的图表（如带有噪声或不规则形状的图表），可以使用深度学习模型来提取数据。

▶在众多工具和方法中，要想高效地识别柱状图、折线图中的数据，推荐使用TextIn文档解析工具，能够使图表中的数据识别更加事半功倍。

TextIn文档解析上线新功能——图表解析，目前已启动内测。图表解析功能可以智能解析图表属性Chart，并以Excel格式精准输出，帮助大模型深度理解图表的结构、趋势和数据逻辑，让数据分析更高效。

当前功能已支持饼图、折线图、柱状图、雷达图、散点图等多种图表类型。

在金融研报、市场分析材料以及学术论文中，柱状图、折线图、散点图等图表是呈现和记录数据的关键工具。然而，当需要将这些以PDF、JPG或PNG格式存储的图表逆向转换为可编辑的Excel数据时，往往会面临诸多挑战。

以金融行业为例，机构经常需要从上市公司的年报和各类研报中提取数据，这些文件大多以PDF和图片格式为主，其中不乏难以批量处理的加密PDF文件。与纯文本相比，图表中往往包含更多关键信息，而如何准确提取这些数据对于后续的研究和分析工作至关重要。

在医学、工程等领域，类似问题也普遍存在。许多现代研究建立在20世纪50年代至80年代的成果之上，这些早期论文在电子化时代之前发表，常常存在数据缺失的情况，关键图表可能仅以低清扫描件的形式留存。传统方法依赖实验室人员手动记录数据或用尺子测量图表像素，但这种方法不仅效率低下，还难以保证精准度。

图表解析技术正是为解决这些难题而生。然而，目前能够将非矢量格式的图表解析为结构化数据的工具相对较少，且大多存在局限性。例如，WebPlotDigitizer和Tesseract OCR等工具虽然可以在一定程度上辅助图表识别，但大多需要手动操作，精度有限；而调用Python库进行图表解析则需要用户具备一定的编程能力。这些方法大多只能完成基础的图表识别任务，对于复杂图表（如堆叠柱状图）则无能为力。

若想在本地运行ChartOCR等深度学习模型，用户不仅需要具备一定的技术开发能力，还需要配备足够的计算资源支持。对于非专业用户或仅需少量图表解析的场景来说，这种方式的门槛和成本都相对较高。

为了降低用户的使用门槛，TextIn文档解析推出了新的图表解析功能。用户无需复杂的本地部署，只需通过线上简单的参数配置，即可调用该功能完成全文解析，无需对图表样本进行预先分割或其他预处理操作。接下来，我们通过几个实际案例来了解一下这一功能的具体应用。

图1

图2

对于有数值标注的图表，TextIn文档解析可以直接输出准确表格，将其转化为结构化数据，方便后续的数据入库、分析或输入大模型进行处理。

图3

图4

在面对没有明确数值的复杂图表时，TextIn接口能够通过精确测量提供预估数值。即使只有扫描件或图片文件，它也能帮助用户挖掘更多有效数据信息，从而更好地完成分析和预测工作。

近期，大模型凭借其卓越的性能和推理能力受到了广泛关注。许多企业通过调用API或在本地部署模型，利用大模型来提升业务和办公效率。在上文提到的场景中，精准解析与强大的推理能力相结合，能够实现更出色的AI应用效果。

例如，图2展示了一个关于全球工业机器人销售额的图表。我们将文件上传给大模型，并提出相关问题。图5是直接上传PDF文件后获得的回答，而图6则是上传经过TextIn解析后的Markdown文件所获得的答复。

图5

图6

从结果来看，未经解析的柱状图对大模型的理解产生了阻碍，而经过图表解析转化后，模型能够提供更准确且高质量的答案。

随着大模型的快速迭代和持续发展，传统行业模式正在被重塑。文档解析等大模型加速工具与之相互配合，拓展了更多应用场景和可能性。