PaddleOCR的版面分析功能可以對圖片形式的文檔進行版面分析，將文檔劃分為文字、標題、表格、圖片以及列表等五類區域。這項技術主要用於契約比對、文本類型劃分和通用文檔的還原等套用場景，可以將非結構化文檔存儲的信息還原為半結構化的電子數據，是非結構化文檔信息利用的重要任務。
PaddleOCR支持圖像方向分類、版面分析和表格識別等功能。使用PaddleOCR進行版面分析，可以通過命令行參數來指定需要的功能。例如，可以使用--type=structure參數來執行版面分析，如果需要圖像方向分類，可以加上--image_orientation=true參數。此外，PaddleOCR還支持對表格的識別，可以通過--table=true參數來啟用。
版面分析的傳統方法，如O』Gorman在1993年TPAMI中發表的算法Docstrum，通過自下而上的方法將圖像中的黑白連通域劃分為不同的版面布局元素。然而，這種方法依賴於圖像處理的閾值和參數選擇，對於不同場景下的文檔圖片泛化性不強。相比之下，深度學習方法通過融合檢測、分割、圖神經網路、注意力機制等技術，能夠提高版面分析的泛化性，不再過度依賴閾值與參數。