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Comment implémenter l'extraction de données par lots via Python

王林
王林avant
2023-04-29 21:16:051871parcourir

Exigences de configuration

1.ImageMagick

2.tesseract-OCR

3.Python3.7

4.from PIL importer l'image en tant que PI

5.import io

6.import os

7.import pyocr .builders

8.from cnocr import CnOcr

9.import xlwt

Comment implémenter lextraction de données par lots via Python

En analysant l'image ci-dessus, nous avons constaté que le montant de la facture est de "deux cent mille yuans", et le montant des données est en chinois majuscule, donc avant d'importer dans Excel, nous devons convertir les données du montant de la facture en un format numérique. Sur cette base, nous devons d'abord terminer la conversion des caractères chinois majuscules et des chiffres.

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

Le code ci-dessus peut être utilisé pour convertir des lettres majuscules et des chiffres. Par exemple, saisissez « Vingt mille yuans » pour exporter « 200 000 », puis convertissez-le en chiffres pour simplifier considérablement le fonctionnement du tableau. est utile pour l'archivage des données lors de l'exécution d'opérations sur les tables.

Ensuite, nous devons analyser le contenu interne de la facture. À partir de l'analyse de la figure ci-dessous, nous pouvons voir que nous devons obtenir les données suivantes : « Date d'émission », « Date d'arrivée de la lettre de change », « Facture ». numéro", "Bénéficiaire", "montant de la facture" et "tiroir" peuvent être positionnés avec précision grâce à un logiciel de dessin.

Comment implémenter lextraction de données par lots via Python

Comme le montre l'image, le petit point noir est l'endroit où se trouve la souris, et le coin inférieur gauche du logiciel de dessin est ses coordonnées.

Comment implémenter lextraction de données par lots via Python

Extraire la date d'émission de la facture

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)

Extraire le montant

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

Extraire le tiroir

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

Extraire la banque payeuse

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

Extraire la date d'arrivée de la facture

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

Extraire le document de facture

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

Après tout le les données ont été extraites. Après cela, en entrant dans la phase de configuration, nous devons d'abord extraire tous les fichiers de factures et obtenir leurs noms et chemins de fichiers.

ocr=CnOcr()
tool = pyocr.get_available_tools()[0]
filePath='img'
img_name=[]
for i,j,name in os.walk(filePath):
    img_name=name

Après l'avoir complètement obtenu, vous pouvez importer les données dans Excel.

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

À ce stade, le processus complet est terminé.

Ci-joint tous les codes sources

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

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