利用Python批量识别电子账单数据的方法

一、前言

有一定数量类似如下截图所示的账单,利用 python 批量识别电子账单数据,并将数据保存到Excel。

百度智能云接口
打开https://cloud.baidu.com/,如未注册请先注册,然后登录点击管理控制台,点击左侧产品服务→人工智能→文字识别,点击创建应用,输入应用名称如Baidu_OCR,选择用途如学习办公,最后进行简单应用描述,即可点击立即创建。会出现应用列表,包括AppID、API Key、Secret Key等信息,这些稍后会用到。

二、调用Baidu aip识别

首先需要安装百度的接口,命令行输入如下:

pip install baidu-aip -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

查看 python 的 SDK 文档:

AipOcr是 OCR 的 python SDK 客户端,为使用 OCR 的开发人员提供了一系列的交互方法。参考如下代码新建一个AipOcr:

from aip import AipOcr""" 你的 APPID AK SK """APP_ID = '你的 App ID'API_KEY = '你的 Api Key'SECRET_KEY = '你的 Secret Key'client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

用户向服务请求识别某张图中的所有文字

""" 读取图片 """def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp:  return fp.read()image = get_file_content('example.jpg')""" 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片 """client.basicGeneral(image)""" 调用通用文字识别(高精度版) 图片参数为本地图片 """client.basicAccurate(image)

识别出如下图片中的文字,示例如下:

from aip import AipOcr# """ 改成你的 百度云服务的 ID AK SK """APP_ID = '18690701'API_KEY = 'QFaTVXvZdPrR05dNlR5I49xA'SECRET_KEY = '*******************************'client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp:  return fp.read()image = get_file_content('example.jpg')# 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片result = client.basicGeneral(image)print(result)# 提取识别结果info = '/n'.join([i['words'] for i in result['words_result']])print(info)

结果如下:

三、批量识别电子账单

获取所有待识别的电子账单图像

from pathlib import Path# 换成你放图片的路径p = Path(r'D:/test/test_img')# 得到所有文件夹下 .jpg 图片file = p.glob('**/*.jpg')for img_file in file: print(type(img_file)) # <class 'pathlib.WindowsPath'> 转成str img_file = str(img_file) print(img_file)

为了增加识别准确率,将账单上要提取的数据区域分割出来,再调用Baidu aip识别。

from pathlib import Pathimport cv2 as cvfrom aip import AipOcrfrom time import sleepAPP_ID = '18690701'API_KEY = 'QFaTVXvZdPrR05dNlR5I49xA'SECRET_KEY = '**********************************'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()def identity(num): result_list = [] for i in range(num):  image = get_file_content('img{}.jpg'.format(i))  """ 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片 """  result = client.basicGeneral(image)  print(result)  sleep(2)  # 识别结果  info = ''.join([i['words'] for i in result['words_result']])  result_list.append(info) print(result_list)src = cv.imread(r'D:/test/test_img/001.jpg')src = cv.resize(src, None, fx=0.5, fy=0.5)# print(src.shape)img = src[280:850, 10:580]  # 截取图片 高 宽money = img[70:130, 150:450]  # 支出 收入金额goods = img[280:330, 160:560]  # 商品time_1 = img[380:425, 160:292] # 支付时间 年月日time_2 = img[380:425, 160:390] # 支付时间 完整way = img[430:475, 160:560]  # 支付方式num_1 = img[480:520, 160:560]  # 交易单号num_2 = img[525:570, 160:560]  # 商户单号img_list = [money, goods, time_1, time_2, way, num_1, num_2]for index_, item in enumerate(img_list): cv.imwrite(f'img{index_}.jpg', item)identity(len(img_list))

发现调用 client.basicGeneral(image),通用文字识别,-5.90识别成590,而图像里支付时间年月日 时分秒之间间隔小,识别出来都在一起了,需要把支付时间的年月日 时分秒分别分割出来识别,调用 client.basicAccurate(image),通用文字识别(高精度版)。

完整实现如下:

"""@File :test_01.py@Author :叶庭云@CSDN :https://yetingyun.blog.csdn.net/"""from aip import AipOcrfrom pathlib import Pathimport cv2 as cvfrom time import sleepimport openpyxlwb = openpyxl.Workbook()sheet = wb.activesheet.append(['消费', '商品', '支付时间', '支付方式', '交易单号', '商品单号'])# """ 改成你的 百度云服务的 ID AK SK """APP_ID = '18690701'API_KEY = 'QFaTVXvZdPrR05dNlR5I49xA'SECRET_KEY = '*******************************'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()def identity(num): result_list = [] for i in range(num):  image = get_file_content('img{}.jpg'.format(i))  """ 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片 """  result = client.basicAccurate(image)  print(result)  sleep(1)  # 识别结果  info = ''.join([i['words'] for i in result['words_result']])  result_list.append(info) result_list[2] = result_list[2] + ' ' + result_list[3] result_list.pop(3) print(result_list) sheet.append(result_list)# 换成你放图片的路径p = Path(r'D:/test/test_img')# 得到所有文件夹下 .jpg 图片file = p.glob('**/*.jpg')for img_file in file: img_file = str(img_file) src = cv.imread(r'{}'.format(img_file)) src = cv.resize(src, None, fx=0.5, fy=0.5) # print(src.shape) img = src[280:850, 10:580]  # 截取图片 高、宽范围 money = img[70:130, 150:450]  # 支出金额 goods = img[280:330, 160:560]  # 商品 time_1 = img[380:425, 160:292] # 支付时间 年月日 time_2 = img[380:425, 290:390] # 支付时间 时分秒 way = img[430:475, 160:560]  # 支付方式 num_1 = img[480:520, 160:560]  # 交易单号 num_2 = img[525:570, 160:560]  # 商户单号 img_list = [money, goods, time_1, time_2, way, num_1, num_2] for index_, item in enumerate(img_list):  cv.imwrite(f'img{index_}.jpg', item) identity(len(img_list)) # cv.imshow('img', img) # cv.imshow('goods', time_2) # cv.waitKey(0)wb.save(filename='识别账单结果.xlsx')

结果如下:

识别结果还不错,成功利用 python 批量识别电子账单数据,并将数据保存到Excel。

到此这篇关于利用python批量识别电子账单数据的文章就介绍到这了,更多相关python识别电子账单内容请搜索 以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持 !

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