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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 Path import cv2 as cv from aip import AipOcr from time import sleep 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.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 AipOcr from pathlib import Path import cv2 as cv from time import sleep import openpyxl wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active sheet.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。
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