这周我们大体完成了系统的主要页面，后端代码正在完善中。
页面展示：
部分代码：
<body> <div class="container"> <div class="header clearfix"> <a class="pull-right user_icon" href="javascript: user_page();" id="usericon_label"><i class="free_dot"></i></a> <h1 class="text-muted">基于电厂排放物报告的表格结构化重建</h1> </div> <hr> <div class="jumbotron"> <p> <button class="btn btn-lg btn-success" onClick="javascript:document.getElementById('fileupload').click();"> <i class="icons ico-upload"></i> 选择图片<input accept="image/*" id="fileupload" multiple name="file" style="display:none;" type="file"></button> </p> <a class="login_inquery" data-target="#modal_login" data-toggle="modal" href="">点击登录</a> </div> <div id="files"></div> <div class="batch-box"> <button class="btn btn-success" onclick="batch_download()"><i class="icons ico-download"></i>批量下载</button> </div> <hr> <div> <h5> 本网站通过表格识别算法，能够实现识别图片中表格并转化为excel格式文件。 </h5> <hr> <h5 class="text-muted"> 您可以将电厂排放物数据的表格图片上传，我们将为您自动生成格式化的excel格式文件 </h5> <p> 电厂的数据种类繁多，日常工作中还需要审核多种多样的质检报告，而目前针对与这些报告大多采用人工手抄的方式进行统计，这常会导致一些不必要的问题，例如，采用人工手抄方式常因为抄错而带来繁琐的二次审核，进而增加工作量。其次随着信息化技术的发展，此种方法也不利于对数据的利用及分析。 因此针对上述问题我们开发了一种表格提取识别重建算法。该算法可以根据电厂上传的煤质检验检测报告，利用机器视觉技术，准确提取报告中元素数据信息，并且按照表格的结构输出成excel表格文件。 </p> </div> <hr> <h5>示例</h5> <h5 class="text-muted">处理前的图片</h5> <img src="images/before2.png" width="750" height="120"> <h5 class="text-muted">处理后的表格</h5> <img src="images/after2.png" width="750" height="120"> <footer class="footer row"> </footer> </div> </body>