Tabula Java извлекает таблицы из текстовых PDF в CSV, TSV и JSON: можно обработать весь документ, указанные страницы или точные области, выбрать алгоритм по пробелам либо линиям, задать границы столбцов и автоматизировать серию однотипных файлов из командной строки или Java-кода.

Excalibur помогает извлекать таблицы из текстовых PDF: загрузить документ, указать страницы, автоматически найти табличные области или обвести их вручную, выбрать режим Lattice для таблиц с линиями либо Stream для разметки пробелами, проверить полученные строки и выгрузить результат в CSV, Excel, JSON или HTML. Рабочая область позволяет уточнять границы, добавлять разделители столбцов и сохранять правило, чтобы повторять одинаковую обработку на документах с похожим макетом.

Camelot извлекает таблицы из PDF в структуры pandas, помогает выбрать подходящий анализатор для таблиц с линиями и без них, показывает качество распознавания и сохраняет результат в CSV, Excel, JSON, HTML, Markdown или SQLite.

Tungsten VRS Elite автоматически выравнивает и обрезает страницы во время сканирования, убирает тёмные края, отверстия и случайные точки, распознаёт цветные листы, удаляет пустые обороты и передаёт очищенные изображения в PDF, TIFF или офисный документ. Пользователь управляет обработкой через ленту Image Quality, интерактивное окно предварительного просмотра, профили и правила исключений, поэтому один смешанный пакет можно привести к читаемому виду без ручной правки каждой страницы.

Sensible извлекает из PDF, изображений, документов Word и таблиц именованные поля, списки, строки таблиц, отметки и даты, показывает найденные фрагменты рядом с результатом и выдаёт структурированные данные в JSON или Excel. Пользователь может описать нужные сведения обычными инструкциями в визуальном редакторе, дополнить их точными правилами SenseML, проверить исходный фрагмент каждого значения и отправить готовую конфигурацию в пакетную обработку или API.

TableNet помогает находить таблицы на сканированных страницах, отделять их от остального содержимого, строить маски столбцов и передавать найденные ячейки в OCR, чтобы собрать результат в строки, столбцы и табличный набор данных. Основные инструменты рабочего процесса — предварительная обработка изображения, две ветви сегментации, пороговая обработка масок, поиск геометрии таблицы и столбцов, распознавание текста Tesseract и проверка полученной структуры в DataFrame.

Table Transformer находит таблицы на страницах PDF и изображениях, определяет строки, столбцы, заголовки и объединённые ячейки, а затем формирует структурированное представление для экспорта в HTML или CSV. Пользователь управляет обработкой через Python-сценарии: выбирает режим обнаружения, распознавания структуры или полного извлечения, подключает координаты слов и сохраняет визуализации границ.