python调用(百度云、腾讯云)API接口表格识别并保存为excel

Python表格识别

图像识别具有较高的商业价值，本节主要通过python调用(百度云、腾讯云)API接口表格识别并保存为excel分析表格识别的能力；

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提示：需分别申请密钥，在相应位置添加自己密钥即可；

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前言

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、图像识别应用分析

背景：
1、现场每天有大量的手工报表需要汇总；
2、人员手动将报表录入电脑耗费大量时间；
3、在信息量非常大的时代，图片、PDF等格式的信息占很大部分，但是我们不能直接提取其中的信息；

近年来，在深度学习的加持下，OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)的可用性不断提升，大量用户借助OCR软件，从图片中提取文本信息。然而对于表格场景，应用还未普及。

步骤：
1、通过高拍仪或扫描仪拍照；
2、读入图片灰度化(将彩色图片变为灰色图片)；
3、图片二值化(将图片变为只有黑白两种颜色)；
4、识别出表格的横线、竖线(如果图片不够清晰可以加入腐蚀、膨胀等)；
5、得到横竖线的交点，进而得到单元格坐标；
6、通过坐标提取单元格图像，进而用pytesseract识别文字；
7、将得到的信息写入excel；

二、百度云表格识别测试

通过调用百度云识别指定文件夹下所有图片表格，将图片内容输出为excel文本格式，并将输出文件保存到指定文件夹下。

腾讯云：https://cloud.baidu.com/

# encoding: utf-8
import os
import sys
import requests
import time
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from aip import AipOcr
 
 
#转载来源
#https://www.cnblogs.com/mrlayfolk/p/12630128.html
#代码运行环境：win10  python3.7
#需要aip库，使用pip install baidu-aip即可
 
# 定义常量
APP_ID = 'APP_ID'
API_KEY = 'API_KEY'
SECRET_KEY = 'SECRET_KEY'
# 初始化AipFace对象
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
 
# 读取图片
def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()
 
 
#文件下载函数
def file_download(url, file_path):
    r = requests.get(url)
    with open(file_path, 'wb') as f:
        f.write(r.content)
 
 
if __name__ == "__main__":
    root = tk.Tk()
    root.withdraw()
    data_dir = filedialog.askdirectory(title='请选择图片文件夹') + '/'
    result_dir = filedialog.askdirectory(title='请选择输出文件夹') + '/'
    num = 0
    for name in os.listdir(data_dir):
        print ('{0} : {1} 正在处理：'.format(num+1, name.split('.')[0]))
        image = get_file_content(os.path.join(data_dir, name))
        res = client.tableRecognitionAsync(image)
        # print ("res:", res)
        if 'error_code' in res.keys():
            print ('Error! error_code: ', res['error_code'])
            sys.exit()
        req_id = res['result'][0]['request_id']    #获取识别ID号
 
        for count in range(1, 20):    #OCR识别也需要一定时间，设定10秒内每隔1秒查询一次
            res = client.getTableRecognitionResult(req_id)    #通过ID获取表格文件XLS地址
            print(res['result']['ret_msg'])
            if res['result']['ret_msg'] == '已完成':
                break    #云端处理完毕，成功获取表格文件下载地址，跳出循环
            else:
                time.sleep(1)
 
        url = res['result']['result_data']
        xls_name = name.split('.')[0] + '.xls'
        file_download(url, os.path.join(result_dir, xls_name))
        num += 1
        print ('{0} : {1} 下载完成。'.format(num, xls_name))
        time.sleep(1)

三、腾讯云表格识别测试

通过调用腾讯云识别指定文件夹下所有图片表格，将图片内容输出为excel文本格式，并将输出文件保存到指定文件夹下。

腾讯云：https://cloud.tencent.com/

代码如下（示例）：

# from PIL import Image
# import pytesseract
##导入通用包
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import json
import re
import base64
import xlwings as xw
##导入腾讯AI api
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from 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("./image2/")
pictures = os.listdir()
for pic in pictures:
    excelFromPictures(pic,"SecretId","SecretKey")
    print("已经完成" + pic + "的提取.")

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总结

有不对的地方希望大家可以评论留言，帮助大家不迷路！！
期待大家的加入，一起学习，一起交流！！。