1.一种表格类文本语义识别方法，其特征在于，包括：检测待处理图像中的表格中的文本框位置，其中，所述待处理图像为包括表格的图像，所述表格中包括文本内容，所述文本框为包围所述表格的单元格中的文本内容的矩形框；

根据所述文本框位置，对所述待处理图像进行角度校正，获得第一图像；

对所述第一图像中的文本内容进行识别，获得所述表格中各文本内容的语义信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测待处理图像中的表格中的文本框位置，包括：获取单元格的角点坐标；

根据所述角点坐标，获取单元格的二值化图像；

根据所述二值化图像的各像素点的像素值，确定所述文本内容在二值化图像中的第一位置信息；

根据所述第一位置信息，确定所述文本框位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述角点坐标，获取单元格的二值化图像，包括：通过numpy工具，对各单元格进行截图，获取各单元格的第二图像；

通过cv2.cvtColor工具，将所述第二图像转换为单通道灰度图；

通过cv2.bitwise_not工具，将所述单通道灰度图转换为所述二值化图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述二值化图像的各像素点的像素值，确定所述文本内容在二值化图像中的第一位置信息，包括：通过np.where工具，获取所述二值化图像中像素值不等于0的像素点的坐标信息；

根据所述二值化图像中像素值不等于0的像素点的坐标信息，确定所述第一位置信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一位置信息，确定所述文本框位置，包括：通过cv2.minAreaRect工具，以及所述第一位置信息，获取文本内容的最小外接矩形；

将所述最小外接矩形确定为所述文本框，并确定所述文本框位置。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述文本框位置，对所述待处理图像进行角度校正，获得第一图像，包括：根据所述文本框位置，确定所述文本框相对于所述待处理图像的偏移角度；

确定偏移角度小于或等于预设角度阈值的目标文本框；

确定所述目标文本框的平均偏移角度；

根据所述平均偏移角度，对所述待处理图像进行角度校正，获得第一图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一图像中的文本内容进行识别，获得所述表格中各文本内容的语义信息，包括：将所述第一图像编码为base64格式；

将base64格式的第一图像打包为json格式；

通过OCR识别接口，对json格式的第一图像进行识别，获得各文本内容的语义信息。

8.一种表格类文本语义识别装置，其特征在于，包括：检测模块，用于检测待处理图像中的表格中的文本框位置，其中，所述待处理图像为包括表格的图像，所述表格中包括文本内容，所述文本框为包围所述表格的单元格中的文本内容的矩形框；

校正模块，用于根据所述文本框位置，对所述待处理图像进行角度校正，获得第一图像；

语义模块，用于对所述第一图像中的文本内容进行识别，获得所述表格中各文本内容的语义信息。

9.一种表格类文本语义识别设备，其特征在于，包括：处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。