# UVDoc

## 概述

**UVDoc** 文本图像校正的主要目的是对图像进行几何变换，以纠正图像中的文档扭曲、倾斜和透视变形等问题。

## 用法

### 单输入推理

以下示例演示了如何使用 [AutoImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/auto#transformers.AutoImageProcessor) 和 [UVDocModel](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocModel) 通过 UVDoc 对文档图像进行校正。

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel

model_path = "PaddlePaddle/UVDoc_safetensors"
model = AutoModel.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="auto",
)
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_doc_test.jpg", stream=True).raw)

inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)

result = image_processor.post_process_document_rectification(outputs.last_hidden_state, inputs["original_images"])
print(result)
```

### 批量推理

以下是如何使用 UVDoc 执行批量文档校正：

```py
import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel

model_path = "PaddlePaddle/UVDoc_safetensors"
model = AutoModel.from_pretrained(
    model_path
    device_map="auto",
)
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_doc_test.jpg", stream=True).raw)

inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)

result = image_processor.post_process_document_rectification(outputs.last_hidden_state, inputs["original_images"])
print(result)
```

## UVDocConfig[[transformers.UVDocConfig]]

#### transformers.UVDocConfig[[transformers.UVDocConfig]]

```python
transformers.UVDocConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, hidden_act: str = 'prelu', padding_mode: str = 'reflect', kernel_size: int = 5, bridge_connector: list[int] | tuple[int, ...] = (128, 128), out_point_positions2D: Sequence = ((128, 32), (32, 2)))
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/uvdoc/configuration_uvdoc.py#L114)

**参数：**

backbone_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`，*可选*)：骨干模型的配置。

hidden_act (`str`，*可选*，默认为 `prelu`)：解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"` 等。

padding_mode (`str`，*可选*，默认为 `"reflect"`)：卷积层的填充模式。支持的模式包括 `"reflect"`、`"constant"` 和 `"replicate"`。

kernel_size (`int`，*可选*，默认为 5)：骨干网络中卷积层的卷积核大小。

bridge_connector (`list[int] | tuple[int, ...]`，*可选*，默认为 `(128, 128)`)：桥接连接器的配置，格式为 [in_channels, out_channels]。

out_point_positions2D (`Sequence[list[int] | tuple[int, ...]]`，*可选*，默认为 `((128, 32), (32, 2))`)：输出点位置 2D 层的配置，格式为 [in_channels, out_channels]。

这是用于存储 UVDocModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Uvdoc 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 [PaddlePaddle/UVDoc_safetensors](https://huggingface.co/PaddlePaddle/UVDoc_safetensors) 类似的配置。

配置对象继承自 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) 的文档。

## UVDocModel[[transformers.UVDocModel]]

#### transformers.UVDocModel[[transformers.UVDocModel]]

```python
transformers.UVDocModel(config: UVDocConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/uvdoc/modeling_uvdoc.py#L366)

**参数：**

config ([UVDocConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocConfig))：模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

模型以原始文档图像（像素值）作为输入，通过 UVDoc 主干网络进行处理以预测空间变换参数，并输出校正后的文档图像张量。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.UVDocModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/uvdoc/modeling_uvdoc.py#L374)

**参数：**

pixel_values (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`)：与输入图像对应的张量。可以使用 [UVDocImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocImageProcessor) 获取像素值。有关详细信息，请参阅 [UVDocImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)（`processor_class` 使用 [UVDocImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocImageProcessor) 处理图像）。

**返回：** `BaseModelOutputWithNoAttention` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`BaseModelOutputWithNoAttention` 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[UVDocConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocConfig)）和输入。

[UVDocModel](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocModel) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **last_hidden_state**（形状为 `(batch_size, num_channels, height, width)` 的 `torch.Tensor`）-- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个层输出的一个张量），形状为 `(batch_size, num_channels, height, width)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。

## UVDocBackboneConfig[[transformers.UVDocBackboneConfig]]

#### transformers.UVDocBackboneConfig[[transformers.UVDocBackboneConfig]]

```python
transformers.UVDocBackboneConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, _out_features: list[str] | None = None, _out_indices: list[int] | None = None, resnet_head: Sequence = ((3, 32), (32, 32)), resnet_configs: Sequence = (((32, 32, 1, False), (32, 32, 3, False), (32, 32, 3, False)), ((32, 64, 1, True), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False)), ((64, 128, 1, True), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False))), stage_configs: Sequence = (((128, 1),), ((128, 2),), ((128, 5),), ((128, 8), (128, 3), (128, 2)), ((128, 12), (128, 7), (128, 4)), ((128, 18), (128, 12), (128, 6))), kernel_size: int = 5)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/uvdoc/configuration_uvdoc.py#L34)

**参数：**

resnet_head (`Sequence[list[int] | tuple[int, ...]]`，*可选*，默认为 `((3, 32), (32, 32))`)：ResNet 头部层的配置，格式为 [in_channels, out_channels]。

resnet_configs (`Sequence[Sequence[tuple[int, int, int, bool] | list[int | bool]]]`，*可选*，默认为 `(((32, 32, 1, False), : (32, 32, 3, False), (32, 32, 3, False)), ((32, 64, 1, True), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False)), ((64, 128, 1, True), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False)))`)：ResNet 各阶段的配置，格式为 [in_channels, out_channels, dilation_value, downsample]。

stage_configs (`Sequence[Sequence[tuple[int`, ...] | list[int]]], *optional*，默认为 `(((128, 1),), ((128, 2),), : ((128, 5),), ((128, 8),(128, 3),(128, 2),), ((128, 12), (128, 7), (128, 4),), ((128, 18), (128, 12), (128, 6),),)`)：桥接模块各阶段的配置，格式为 [in_channels, dilation_value]。每个内部序列对应一个桥接块，外部序列按桥接阶段对块进行分组。

kernel_size (`int`, *可选*, 默认为 `5`) : 卷积核的大小。

这是用于存储 UVDocModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Uvdoc 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 [PaddlePaddle/UVDoc_safetensors](https://huggingface.co/PaddlePaddle/UVDoc_safetensors) 类似的配置。

配置对象继承自 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) 的文档。

## UVDocBackbone[[transformers.UVDocBackbone]]

#### transformers.UVDocBackbone[[transformers.UVDocBackbone]]

```python
transformers.UVDocBackbone(config: UVDocBackboneConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/uvdoc/modeling_uvdoc.py#L294)

**参数：**

config ([UVDocBackboneConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocBackboneConfig))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

用于特征提取的 UVDoc 骨干模型。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.UVDocBackbone.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/uvdoc/modeling_uvdoc.py#L312)

**参数：**

pixel_values (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`)：与输入图像对应的张量。可以使用 [UVDocImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocImageProcessor) 获取像素值。有关详细信息，请参阅 [UVDocImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)（`processor_class` 使用 [UVDocImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocImageProcessor) 处理图像）。

**返回：** `BackboneOutput` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`BackboneOutput` 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[UVDocConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocConfig)）和输入。

[UVDocBackbone](/docs/transformers/main/zh/model_doc/uvdoc#transformers.UVDocBackbone) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **feature_maps**（形状为 `(batch_size, num_channels, height, width)` 的 `tuple(torch.Tensor)`）-- 各阶段的特征图。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（包含嵌入层的输出以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 或 `(batch_size, num_channels, height, width)`，具体取决于骨干网络。

  模型在每个阶段输出处的隐藏状态，以及初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。仅当主干网络使用注意力机制时适用。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

## UVDocBridge[[transformers.UVDocBridge]]

#### transformers.UVDocBridge[[transformers.UVDocBridge]]

```python
transformers.UVDocBridge(config: UVDocConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/uvdoc/modeling_uvdoc.py#L269)

## UVDocImageProcessor[[transformers.UVDocImageProcessor]]

#### transformers.UVDocImageProcessor[[transformers.UVDocImageProcessor]]

```python
transformers.UVDocImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/uvdoc/image_processing_uvdoc.py#L34)

**参数：**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否将图像转换为 RGB。

do_resize (`bool`, *kwargs*, *可选*, 默认为 `True`) : 是否调整图像大小。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*，默认为 `{'height' : 712, 'width': 488}`)：描述输入到模型的最大尺寸。

default_to_square (`bool`，*kwargs*，*可选*，默认为 `True`)：当 size 为整数时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 应用 `center_crop` 后输出图像的尺寸。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*，默认为 `2`) : 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举 `PILImageResampling` 中的一个值。仅当 `do_resize` 设置为 `True` 时才会生效。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *可选*，默认为 `True`)：是否对图像进行重新缩放。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *可选*，默认为 `0.00392156862745098`) : 当 `do_rescale` 设置为 `True` 时，用于对图像进行缩放的缩放因子。

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否对图像进行归一化。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`，*kwargs*，*可选*)：用于归一化的图像均值。仅当 `do_normalize` 设置为 `True` 时生效。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *可选*) : 用于归一化的图像标准差。仅当 `do_normalize` 设置为 `True` 时生效。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 用于将图像填充到的尺寸，格式为 `{"height": int, "width" int}`。该尺寸必须大于预处理中提供的任何图像尺寸。如果未提供 `pad_size`，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 `do_pad=True.` 时应用。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否对图像进行居中裁剪。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`，*kwargs*，*可选*)：仅支持 `ChannelDimension.FIRST`。为兼容旧版处理器而添加。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *可选*) : 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一： - `"channels_first"` 或 `ChannelDimension.FIRST`：图像为 (num_channels, height, width) 格式。 - `"channels_last"` 或 `ChannelDimension.LAST`：图像为 (height, width, num_channels) 格式。 - `"none"` 或 `ChannelDimension.NONE`：图像为 (height, width) 格式。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*)：用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : 如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*) : 输入中每张图片所使用的图像标记数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*) : 输入中每张图片所使用的图像标记数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*) : 输入中每张图片所使用的图像标记数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*) : 输入中每张图片所使用的图像标记数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*) : 输入中每张图片所使用的图像标记数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*) : 输入中每张图片所使用的图像标记数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*) : 输入中每张图片所使用的图像标记数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器属性。如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*) : 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*) : 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。

如果设置为 `'pt'`，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 --

构建一个 UVDocImageProcessor 图像处理器。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *可选*)：是否禁用按大小对图像进行分组，以便单独处理图像而不是批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详情见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *可选*)：输入中每张图像要使用的图像标记数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中应将其设置为处理器的属性。

#### post_process_document_rectification[[transformers.UVDocImageProcessor.post_process_document_rectification]]

```python
post_process_document_rectification(prediction: Tensor, original_images: list, scale: float = 255.0)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/uvdoc/image_processing_uvdoc.py#L89)

**参数：**

prediction : 预测的 2D Bezier 网格坐标，形状为 (B, 2, H, W)

original_images : 原始输入张量列表，每个张量的形状为 (C, H_i, W_i)。图像可以具有不同的尺寸。

scale : 输出图像的缩放因子（默认值：255.0）

**返回：** `List of dictionaries containing rectified images. Each dictionary has`

- "images": 校正后的图像张量，形状为 (H, W, 3)，数据类型为 torch.uint8，通道顺序为 BGR（适用于 OpenCV 可视化）

对文档校正的预测结果进行后处理，将其转换为校正后的图像。