本文主要介绍了利用腾讯云表格文字识别API提取图片表格数据并生成Excel文件。主要涉及的知识点有：腾讯云API的调用、json文件的处理以及Excel文件的生成。
背景在工作中，各种电子文件和纸质文件满天飞，穿梭于各个用户终端之间。有时，我们需要将纸质版数据电子化，往往需要耗费大量的人力，从而增加工作负担。一种被称为OCR的技术的发明，在一定程度上解决了这个问题。文字识别技术已经发展的十分成熟，我们熟知的软件，如QQ等，都可以进行文字识别。但是支持结构化的表格文字识别的工具不多，即使有，大多数也是收费的——目前我们还没有养成付费使用的习惯。
鉴于上述情况，本文利用腾讯云提供的表格文字提取API，结合python，实现了表格文字批量提取的功能，避免了手动录入的尴尬，减轻了工作负担。
使用工具及python包介绍 腾讯API国内大型互联网公司都提供云服务，如阿里、百度、腾讯等。本文选择腾讯云服务，是因为提供的API说明比较详细，看一遍就能用。更良心的是，提供了在线测试的功能，基本不用写代码也能够测试效果。
Python包
pandas 数据分析必备包，用来对二维表数据进行分析整合。
os 更改系统配置信息，如列出工作目录的文件，更改工作目录等。
json 用来处理json数据，或者把字符串等其他格式的数据转化为json数据。
base64 用来对图片进行base64编码，这是根据API的要求做的。
xlwings 用来与Excel进行交互，几乎可以取代VBA，容易学习。
tencentcloud 腾讯云服务，提供了很多功能，值得探索。
re 正则表达式包，用来处理字符串中的空格等。
必要的准备工作 注册腾讯云，获取SecretID和SecretKey.在控制台新建一个API秘钥，获取SecretID和SecretKey.
准备几张较为清晰的截图 代码实现 # from PIL import Image# import pytesseract##导入通用包import numpy as npimport pandas as pdimport osimport jsonimport reimport base64import xlwings as xw##导入腾讯AI apifrom tencentcloud.common import credentialfrom tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfilefrom tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfilefrom tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKExceptionfrom tencentcloud.ocr.v20181119 import ocr_client, models#定义函数def excelFromPictures(picture,SecretId,SecretKey): try: with open(picture,"rb") as f: img_data = f.read() img_base64 = base64.b64encode(img_data) cred = credential.Credential(SecretId, SecretKey) #ID和Secret从腾讯云申请 httpProfile = HttpProfile() httpProfile.endpoint = "ocr.tencentcloudapi.com" clientProfile = ClientProfile() clientProfile.httpProfile = httpProfile client = ocr_client.OcrClient(cred, "ap-shanghai", clientProfile) req = models.TableOCRRequest() params = '{"ImageBase64":"' + str(img_base64, 'utf-8') + '"}' req.from_json_string(params) resp = client.TableOCR(req) # print(resp.to_json_string()) except TencentCloudSDKException as err: print(err) ##提取识别出的数据，并且生成json result1 = json.loads(resp.to_json_string()) rowIndex = [] colIndex = [] content = [] for item in result1['TextDetections']: rowIndex.append(item['RowTl']) colIndex.append(item['ColTl']) content.append(item['Text']) ##导出Excel ##ExcelWriter方案 rowIndex = pd.Series(rowIndex) colIndex = pd.Series(colIndex) index = rowIndex.unique() index.sort() columns = colIndex.unique() columns.sort() data = pd.DataFrame(index = index, columns = columns) for i in range(len(rowIndex)): data.loc[rowIndex[i],colIndex[i]] = re.sub(" ","",content[i]) writer = pd.ExcelWriter("../tables/" + re.match(".*.",f.name).group() + "xlsx", engine='xlsxwriter') data.to_excel(writer,sheet_name = 'Sheet1', index=False,header = False) writer.save() #xlwings方案 # wb = xw.Book() # sht = wb.sheets('Sheet1') # for i in range(len(rowIndex)): # sht[rowIndex[i],colIndex[i]].value = re.sub(" ",'',content[i]) # wb.save("../tables/" + re.match(".*.",f.name).group() + "xlsx") # wb.close()if not ('tables') in os.listdir(): os.mkdir("./tables/")os.chdir("./pictures/")pictures = os.listdir()for pic in pictures: excelFromPictures(pic,"AKIDKRJwJWBhhcXDfreUv618eu3SGrEMFCYj","rbCXhbKtGn57tDI7k8fwxjHZbNyMUP7i") print("已经完成" + pic + "的提取.") posted @ 2019-06-14 17:29 小肥羊的博客 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏