Python を使用してバッチデータ抽出を実装する方法
構成要件
1.ImageMagick
2.tesseract-OCR
3.Python3.7
4.from PIL import Image as PI
5.import io
6.import os
7.import pyocr.builders
8.from cnocr import CnOcr
import データはデジタル形式に変換されますが、これに基づいて、最初に大文字の漢字と数字の変換を完了する必要があります。
def chineseNumber2Int(strNum: str): result = 0 temp = 1 # 存放一个单位的数字如:十万 count = 0 # 判断是否有chArr cnArr = ['壹', '贰', '叁', '肆', '伍', '陆', '柒', '捌', '玖'] chArr = ['拾', '佰', '仟', '万', '亿'] for i in range(len(strNum)): b = True c = strNum[i] for j in range(len(cnArr)): if c == cnArr[j]: if count != 0: result += temp count = 0 temp = j + 1 b = False break if b: for j in range(len(chArr)): if c == chArr[j]: if j == 0: temp *= 10 elif j == 1: temp *= 100 elif j == 2: temp *= 1000 elif j == 3: temp *= 10000 elif j == 4: temp *= 100000000 count += 1 if i == len(strNum) - 1: result += temp return result
上記のコードは、大文字と数字を変換するために使用できます。たとえば、「200000」をエクスポートするには「2万元」と入力し、それを数字に変換すると、表が大幅に簡素化されます。テーブル操作を完了しながらデータをアーカイブするのに役立ちます。
図に示すように、小さな黒い点がマウスの位置で、描画ソフトウェアの左下隅がその座標です。
発行日を抽出します
def text1(new_img): #提取出票日期 left = 80 top = 143 right = 162 bottom = 162 image_text1 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text1.show() txt1 = tool.image_to_string(image_text1) print(txt1) return str(txt1)
金額を引き出します
def text2(new_img): #提取金额 left = 224 top = 355 right = 585 bottom = 380 image_text2 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text2.show() image_text2.save("img/tmp.png") temp = ocr.ocr("img/tmp.png") temp="".join(temp[0]) txt2=chineseNumber2Int(temp) print(txt2) return txt2
def text3(new_img):
#提取出票人
left = 177
top = 207
right = 506
bottom = 231
image_text3 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
#展示图片
#image_text3.show()
image_text3.save("img/tmp.png")
temp = ocr.ocr("img/tmp.png")
txt3="".join(temp[0])
print(txt3)
return txt3
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支払い銀行を抽出しますdef text3(new_img): #提取出票人 left = 177 top = 207 right = 506 bottom = 231 image_text3 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text3.show() image_text3.save("img/tmp.png") temp = ocr.ocr("img/tmp.png") txt3="".join(temp[0]) print(txt3) return txt3
def text4(new_img):
#提取付款行
left = 177
top = 274
right = 492
bottom = 311
image_text4 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
#展示图片
#image_text4.show()
image_text4.save("img/tmp.png")
temp = ocr.ocr("img/tmp.png")
txt4="".join(temp[0])
print(txt4)
return txt4
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為替手形到着日の抽出def text4(new_img): #提取付款行 left = 177 top = 274 right = 492 bottom = 311 image_text4 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text4.show() image_text4.save("img/tmp.png") temp = ocr.ocr("img/tmp.png") txt4="".join(temp[0]) print(txt4) return txt4
def text5(new_img):
#提取汇票到日期
left = 92
top = 166
right = 176
bottom = 184
image_text5 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
#展示图片
#image_text5.show()
txt5 = tool.image_to_string(image_text5)
print(txt5)
return txt5
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手形書類の抽出def text5(new_img): #提取汇票到日期 left = 92 top = 166 right = 176 bottom = 184 image_text5 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text5.show() txt5 = tool.image_to_string(image_text5) print(txt5) return txt5
def text6(new_img):
#提取票据号码
left = 598
top = 166
right = 870
bottom = 182
image_text6 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
#展示图片
#image_text6.show()
txt6 = tool.image_to_string(image_text6)
print(txt6)
return txt6
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すべてのデータを抽出したら、設定プロセスに入ります。最初に請求書ファイルを作成し、そのファイル名とパスを取得します。 def text6(new_img): #提取票据号码 left = 598 top = 166 right = 870 bottom = 182 image_text6 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text6.show() txt6 = tool.image_to_string(image_text6) print(txt6) return txt6
ocr=CnOcr()
tool = pyocr.get_available_tools()[0]
filePath='img'
img_name=[]
for i,j,name in os.walk(filePath):
img_name=name
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完全なデータを取得したら、そのデータを Excel にインポートできます。 ocr=CnOcr() tool = pyocr.get_available_tools()[0] filePath='img' img_name=[] for i,j,name in os.walk(filePath): img_name=name
count=1
book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8',style_compression=0)
sheet = book.add_sheet('test',cell_overwrite_ok=True)
for i in img_name:
img_url = filePath+"/"+i
with open(img_url, 'rb') as f:
a = f.read()
new_img = PI.open(io.BytesIO(a))
## 写入csv
col = ('年份','出票日期','金额','出票人','付款行全称','汇票到日期','备注')
for j in range(0,7):
sheet.write(0,j,col[j])
book.save('1.csv')
shijian=text1(new_img)
sheet.write(count,0,shijian[0:4])
sheet.write(count,1,shijian[5:])
sheet.write(count,2,text2(new_img))
sheet.write(count,3,text3(new_img))
sheet.write(count,4,text4(new_img))
sheet.write(count,5,text5(new_img))
sheet.write(count,6,text6(new_img))
count = count + 1
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この時点で、完全なプロセスは終了です。 すべてのソース コードを添付しますcount=1 book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8',style_compression=0) sheet = book.add_sheet('test',cell_overwrite_ok=True) for i in img_name: img_url = filePath+"/"+i with open(img_url, 'rb') as f: a = f.read() new_img = PI.open(io.BytesIO(a)) ## 写入csv col = ('年份','出票日期','金额','出票人','付款行全称','汇票到日期','备注') for j in range(0,7): sheet.write(0,j,col[j]) book.save('1.csv') shijian=text1(new_img) sheet.write(count,0,shijian[0:4]) sheet.write(count,1,shijian[5:]) sheet.write(count,2,text2(new_img)) sheet.write(count,3,text3(new_img)) sheet.write(count,4,text4(new_img)) sheet.write(count,5,text5(new_img)) sheet.write(count,6,text6(new_img)) count = count + 1
from wand.image import Image from PIL import Image as PI import pyocr import io import re import os import shutil import pyocr.builders from cnocr import CnOcr import requests import xlrd import xlwt from openpyxl import load_workbook def chineseNumber2Int(strNum: str): result = 0 temp = 1 # 存放一个单位的数字如:十万 count = 0 # 判断是否有chArr cnArr = ['壹', '贰', '叁', '肆', '伍', '陆', '柒', '捌', '玖'] chArr = ['拾', '佰', '仟', '万', '亿'] for i in range(len(strNum)): b = True c = strNum[i] for j in range(len(cnArr)): if c == cnArr[j]: if count != 0: result += temp count = 0 temp = j + 1 b = False break if b: for j in range(len(chArr)): if c == chArr[j]: if j == 0: temp *= 10 elif j == 1: temp *= 100 elif j == 2: temp *= 1000 elif j == 3: temp *= 10000 elif j == 4: temp *= 100000000 count += 1 if i == len(strNum) - 1: result += temp return result def text1(new_img): #提取出票日期 left = 80 top = 143 right = 162 bottom = 162 image_text1 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text1.show() txt1 = tool.image_to_string(image_text1) print(txt1) return str(txt1) def text2(new_img): #提取金额 left = 224 top = 355 right = 585 bottom = 380 image_text2 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text2.show() image_text2.save("img/tmp.png") temp = ocr.ocr("img/tmp.png") temp="".join(temp[0]) txt2=chineseNumber2Int(temp) print(txt2) return txt2 def text3(new_img): #提取出票人 left = 177 top = 207 right = 506 bottom = 231 image_text3 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text3.show() image_text3.save("img/tmp.png") temp = ocr.ocr("img/tmp.png") txt3="".join(temp[0]) print(txt3) return txt3 def text4(new_img): #提取付款行 left = 177 top = 274 right = 492 bottom = 311 image_text4 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text4.show() image_text4.save("img/tmp.png") temp = ocr.ocr("img/tmp.png") txt4="".join(temp[0]) print(txt4) return txt4 def text5(new_img): #提取汇票到日期 left = 92 top = 166 right = 176 bottom = 184 image_text5 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text5.show() txt5 = tool.image_to_string(image_text5) print(txt5) return txt5 def text6(new_img): #提取票据号码 left = 598 top = 166 right = 870 bottom = 182 image_text6 = new_img.crop((left, top, right, bottom)) #展示图片 #image_text6.show() txt6 = tool.image_to_string(image_text6) print(txt6) return txt6 ocr=CnOcr() tool = pyocr.get_available_tools()[0] filePath='img' img_name=[] for i,j,name in os.walk(filePath): img_name=name count=1 book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8',style_compression=0) sheet = book.add_sheet('test',cell_overwrite_ok=True) for i in img_name: img_url = filePath+"/"+i with open(img_url, 'rb') as f: a = f.read() new_img = PI.open(io.BytesIO(a)) ## 写入csv col = ('年份','出票日期','金额','出票人','付款行全称','汇票到日期','备注') for j in range(0,7): sheet.write(0,j,col[j]) book.save('1.csv') shijian=text1(new_img) sheet.write(count,0,shijian[0:4]) sheet.write(count,1,shijian[5:]) sheet.write(count,2,text2(new_img)) sheet.write(count,3,text3(new_img)) sheet.write(count,4,text4(new_img)) sheet.write(count,5,text5(new_img)) sheet.write(count,6,text6(new_img)) count = count + 1
以上がPython を使用してバッチデータ抽出を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。
