python+百度API识别图片中表格并保存到excel |
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python+百度API识别图片中表格并保存到excel
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简介
以图片形式的EXCEL表格为例，信息读取我们使用百度文字识别OCR来实现，百度接口提供了免费额度，基本满足日常使用，下面来具体看一下如何使用百度Excel识别。 准备工作 baidu-aip 安装Python 版的 SDK 安装很简单 pip install baidu-aip 注册百度AI开放平台创建应用需要一个百度或百度云账号，注册登录地址为：https://login.bce.baidu.com/ 登录后将鼠标移到登录头像位置，在弹出菜单中点击用户中心， 如图所示：
进入需选一下相应信息，如图所示：
选完之后点保存即可。 接着将鼠标移到左侧>符号位置，再选人工智能，点击文字识别，如图所示：
点击之后会进到如下所示图中：
现在，我们就可以点击创建应用了，之后进到如下所示图中：
从上图中我们可以看出百度文字识别OCR能够识别的信息类别非常多，也就是说不只是识别表格。 如果你有其他信息识别的需求也是可以通过它来快速实现的。 这里我们填一下应用名称和应用描述，填完之后点立即创建即可。 创建完成后返回应用列表，如下图所示：
记下一下AppID&API Key&Secret Key这三个值，调用接口时使用。 代码实现 原始图片
导入所需模块 # 图片识别 from aip import AipOcr # 时间模块 import time # 网页获取 import requests # 操作系统接口模块 import os为了能够对图片进行批量处理，定义get_image(image_path)函数获取对应文件夹中所有图片。 # 获取文件夹中所有图片 def get_image(image_path): images=[] # 存储文件夹内所有文件的路径（包括子目录内的文件） for root, dirs, files in os.walk(work_path): path = [os.path.join(root, name) for name in files] images.extend(path) return images定义Image_Excel(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)函数，获取图片中表格 def Image_Excel(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY): # 调用百度AI接口 client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 循环遍历文件家中图片 images=get_image(image_path) for image in images： # 以二进制方式打开图片 img_open=open(image,'rb') # 读取图片 img_read = img_open.read() # 调用表格识别模块识别图片 table = client.tableRecognitionAsync(img_read) # 获取请求ID request_id = table['result'][0]['request_id'] #获取表格处理结果 result = client.getTableRecognitionResult(request_id) # 处理状态是“已完成”，获取下载地址 while result['result']['ret_msg'] != '已完成': time.sleep(2) # 暂停2秒再刷新 result = client.getTableRecognitionResult(request_id) download_url = result['result']['result_data'] print(download_url) # 获取表格数据 excel_data = requests.get(download_url) # 根据图片名字命名表格名称 xlsx_name = image.split(".")[0] + ".xlsx" # 新建excel文件 xlsx = open(xlsx_name, 'wb') # 将数据写入excel文件并保存 xlsx.write(excel_data.content)主函数定义 if __name__=='__main__': image_path = input('请输入图片所在文件夹路径：') APP_ID=input('APP_ID:') API_KEY=input('API_KEY:') SECRET_KEY=input('SECRET_KEY') Image_Excel(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) 总结到此这篇关于Python调用百度AI实现图片表格识别功能的文章就介绍到这了，更多实用小工具请关注公众号【紫电的学习笔记】 注意： 在开始前，需要检查图片的大小，必须在1K~4M之间，不然会报错“‘error_msg': ‘image size error, image is too big or too small, upper limit 4M, lower limit 1k, please check your param'”。 图片的清晰度会对识别结果产生影响 完整代码 # 图片识别 from aip import AipOcr # 时间模块 import time # 网页获取 import requests # 操作系统接口模块 import os image_path='' # 获取文件夹中所有图片 def get_image(): images=[] # 存储文件夹内所有文件的路径（包括子目录内的文件） for root, dirs, files in os.walk(image_path): path = [os.path.join(root, name) for name in files] images.extend(path) return images def Image_Excel(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY): # 调用百度AI接口 client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 循环遍历文件家中图片 images=get_image() for image in images: # 以二进制方式打开图片 img_open=open(image,'rb') # 读取图片 img_read = img_open.read() # 调用表格识别模块识别图片 table = client.tableRecognitionAsync(img_read) # 获取请求ID request_id = table['result'][0]['request_id'] #获取表格处理结果 result = client.getTableRecognitionResult(request_id) # 处理状态是“已完成”，获取下载地址 while result['result']['ret_msg'] != '已完成': time.sleep(2) # 暂停2秒再刷新 result = client.getTableRecognitionResult(request_id) download_url = result['result']['result_data'] print(download_url) # 获取表格数据 excel_data = requests.get(download_url) # 根据图片名字命名表格名称 xlsx_name = image.split(".")[0] + ".xls" # 新建excel文件 xlsx = open(xlsx_name, 'wb') # 将数据写入excel文件并保存 xlsx.write(excel_data.content) if __name__=='__main__': image_path = input('请输入图片所在文件夹路径：') APP_ID=input('APP_ID:') API_KEY=input('API_KEY:') SECRET_KEY=input('SECRET_KEY:') Image_Excel(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) |
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