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增值税发票识别技能:自动识别 PDF(单页/多页)或各种常见图片格式(PNG/JPG等)的发票,调用百度云增值税发票 OCR API 提取关键信息,输出结构化 Excel 报告。适用于以下场景: 用户上传发票文件并要求识别、提取、转换信息时;需要批量处理发票并生成 Excel 汇总表时; 需要对发票进行检测、内容...

增值税发票识别技能 (VAT Invoice OCR Skill)

功能概述

增值税发票识别技能 (VAT Invoice OCR Skill)是一项面向实际任务的技能,主要用于本技能支持 PDF(单页/多页) 和 常见图片格式 的发票识别,底层强依赖 百度云增值税发票 OCR 接口 ,将非结构化文档转化为结构化数据,并输出为 Excel 报告;核心处理包含三个模块:;

核心要点

  • 发票检测 — 过滤非发票图像、初判发票类型;
  • 内容识别 — 调用百度云专用 API 提取核心字段(失败时自动降级通用 OCR。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

增值税发票识别技能 (VAT Invoice OCR Skill)

概述

本技能支持 PDF(单页/多页) 和 常见图片格式 的发票识别,底层强依赖百度云增值税发票 OCR 接口,将非结构化文档转化为结构化数据,并输出为 Excel 报告。核心处理包含三个模块:

  1. 发票检测 — 过滤非发票图像、初判发票类型。
  2. 内容识别 — 调用百度云专用 API 提取核心字段(失败时自动降级通用 OCR)。
  3. 质量评估 — 基于字段完整度和引擎置信度进行自动化打分。

工作流程

步骤 1:环境与凭证检查

在执行任务前,必须确认以下条件:

  • 输入文件有效性:文件格式须为 .pdf / .png / .jpg / .jpeg 等支持的格式。
  • 环境变量配置 (.env):工作目录下必须存在 .env 文件,且包含 BAIDU_API_KEY 和 BAIDU_SECRET_KEY。
    • 若未检测到配置,必须主动询问用户。若用户无凭证,引导其前往 百度智能云控制台 免费申请。
  • 输出路径:确认最终生成的 Excel 文件存放位置(默认:result.xlsx)。

步骤 2:安装依赖并执行

# 1. 安装核心依赖
pip install pymupdf openpyxl requests Pillow python-dotenv --break-system-packages -q

# 2. 运行极简命令行
python invoice_ocr_main.py 
  --input <文件路径> 
  --output ./outputs/发票识别结果.xlsx

步骤 3:结果交付

向用户交付生成的 Excel 文件,并简明扼要地总结处理情况(例如:"已成功处理包含 3 页的 PDF,成功识别 2 张增值税专用发票,1 页因非发票内容已跳过,请查看 Excel 汇总。")。

核心架构与模块说明

脚本 invoice_ocr_main.py 的核心架构如下:

1. 输入处理 (InputHandler)

  • 统一将不同类型的输入转化为标准的 JPEG 字节流列表。
  • 对大尺寸图片(>3MB)或高分辨率图像自动执行比例裁剪和质量压缩,规避 API 负荷限制。

2. 发票检测 (InvoiceDetector)

  • 基于图像尺寸进行初步过滤(剔除极小图片)。
  • 结合 OCR 提取的文本内容,通过正则和关键词(如"增值税专用发票"、"价税合计"等)确切判定发票类型并输出置信度。

3. 内容提取 (ContentExtractor)

  • 严格通过 python-dotenv 读取鉴权信息,获取并缓存 Access Token。
  • 优先请求 vat_invoice 增值税专用接口。
  • 若接口返回错误码(如非标准发票类型),无缝降级调用 general_basic 通用文字识别接口,并通过正则尽力挽救关键数据。
  • 内置自动重试机制(最高 3 次,间隔递增),增强网络抗抖动能力。

4. 质量评估 (QualityAssessor)

系统对成功识别的发票进行满分 100 分的量化评估,权重分配如下:

评估维度 权重 说明
字段完整性 60% 校验核心字段(号码、日期、买卖双方、总金额)是否提取成功
图像清晰度 40% 基于 OCR 引擎返回的文本置信度转化

评级标准:

  • 🟢 优秀 (90-100):无需人工干预
  • 🟡 良好 (70-89):建议抽查核心金额
  • 🔴 较差 (<70):必须人工核验或重新扫描

Excel 报告输出结构

数据导出为单 Sheet("发票汇总"),主打高度概括和直观,包含以下核心列头:

  • 页码
  • 发票类型
  • 发票号码
  • 开票日期
  • 销售方
  • 购买方
  • 价税合计
  • 质量评估(直接展示红黄绿指示灯及评级,如 "🟢 优秀")

边缘 Case 容错处理

异常场景 系统的自动化处理策略
多页混排 PDF 使用 PyMuPDF 逐页渲染分离,独立处理并汇总到同一 Excel
超大图片超限 自动按长宽比不超过 3:1 裁剪,并递减 JPEG 质量直至满足百度接口要求
API 调用失败 阶梯式延迟重试 3 次,彻底失败则在 Excel 记录"识别失败"并继续处理下一页
非发票 / 空白页 has_invoice 标记为 False,跳过 API 消耗并在 Excel 中如实记录
字段含扰码/空格 代码层面对提取的发票号码、税号进行 .strip() 和 .replace(" ", "") 清洗

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