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Python實(shí)現(xiàn)批量識別圖片文字并存為Excel

 更新時間:2022年06月07日 09:09:51   作者:J哥  
批量文字識別是Python辦公自動化的基本操作,應(yīng)用在我們工作生活中的方方面面。本文主要以開源免費(fèi)的easyocr來實(shí)現(xiàn)批量識別圖片文字并存為Excel,感興趣的可以學(xué)習(xí)一下

一、背景

大家好,我是J哥。

也許你還記得,前不久復(fù)旦大學(xué)一博士生寫了130行Python代碼,批量識別核酸截圖內(nèi)容的故事。當(dāng)時還被人民日報(bào)公眾號報(bào)道出來,夸贊用所學(xué)貢獻(xiàn)青春力量!

其實(shí),批量文字識別(OCR)是Python辦公自動化的基本操作,應(yīng)用在我們工作生活中的方方面面,比如車牌識別、證件識別、銀行卡識別、票據(jù)識別等等。

PythonOCR第三方庫非常多,比如easyocr、PaddleOCRcnocr等等。當(dāng)然,直接調(diào)用百度API也是可以的,不過超過一定限額后要收費(fèi),因此本文主要以開源免費(fèi)的easyocr來進(jìn)行介紹。

二、需求

本文以證件識別為例,我網(wǎng)上找了3張?zhí)摂M身份證來實(shí)驗(yàn):

運(yùn)用easyocr進(jìn)行識別并保存為Excel,效果如下:

三、實(shí)戰(zhàn)

1.安裝模塊

Python中使用 easyocr非常簡單,只要使用pip命令安裝easyocr 即可(建議使用清華源,否則安裝會比較慢)。

pip?install?easyocr

不過 easyocr 的深度學(xué)習(xí)算法依賴于另一個著名的第三方模塊 pytorch,圖形處理部分則會用到 opencv、Pillow 等,所以還需要確保自己電腦上已經(jīng)安裝這些基礎(chǔ)模塊。

2.識別一張圖片

1.easyocr識別圖片代碼非常簡潔,只需要創(chuàng)建一個easyocr.Reader類對象,指定以下兩個常用參數(shù):

  • 需要識別的文字屬于哪幾種語言
  • 是否啟用GPU顯卡加速

2.調(diào)用Reader對象的readtext方法,將圖片中所有文字讀入一個列表并返回。

'''
公眾號:菜J學(xué)Python
作者:J哥
'''
#?導(dǎo)入模塊
import?easyocr
#?圖片路徑
image?=?'./id_card/1.jpg'
#?創(chuàng)建ocr的reader對象,識別中英文
ocr?=?easyocr.Reader(['ch_sim',?'en'],gpu=False)
#?識別圖片文字
content?=?ocr.readtext(image)
print(content)

識別結(jié)果如下:

[([[39, 31], [207, 31], [207, 67], [39, 67]], '姓  名  韋小寶', 0.8973890994570185), ([[40, 82], [159, 82], [159, 119], [40, 119]], '性  別  男', 0.9799311480828728), ([[178, 86], [272, 86], [272, 116], [178, 116]], '民 族漢', 0.5456928014755249), ([[40, 131], [100, 131], [100, 161], [40, 161]], '出  生', 0.5362269878387451), ([[114, 134], [240, 134], [240, 162], [114, 162]], '1654 年12', 0.6952526392609933), ([[266, 134], [322, 134], [322, 162], [266, 162]], '20日', 0.31329770168285426), ([[42, 181], [395, 181], [395, 213], [42, 213]], '住  址  北京市東城區(qū)景山前街4號', 0.48138251996753667), ([[112, 222], [256, 222], [256, 254], [112, 254]], '紫禁城敬事房', 0.9732440311960702), ([[44, 307], [195, 307], [195, 337], [44, 337]], '公民身份證號碼', 0.612808391503521), ([[212, 308], [526, 308], [526, 334], [212, 334]], '112044165412202438', 0.7003081027071493)]

readtext 返回的列表中,每個元素都是一個元組,內(nèi)含三個信息:位置、文字、置信度。我們可以在調(diào)用readtext時指定一個參數(shù) detail=0,從而只返回文字內(nèi)容。于是修改后代碼和效果如下:

import?easyocr
image?=?'./id_card/1.jpg'
ocr?=?easyocr.Reader(['ch_sim',?'en'],gpu=False)
content?=?ocr.readtext(image,detail=0)
print(content)

['姓  名  韋小寶', '性  別  男', '民 族漢', '出  生', '1654 年12', '20日', '住  址  北京市東城區(qū)景山前街4號', '紫禁城敬事房', '公民身份證號碼', '112044165412202438']

3.批量識別圖片

批量識別圖片無非就是遍歷圖片文件夾,這里用到了os.listdir()方法以返回文件列表。然后用ocr.readtext()去識別每一張圖片文字內(nèi)容,接著通過字符串切片來獲取姓名、性別、民族、出生、住址和身份證號等關(guān)鍵信息,最后統(tǒng)一將這些信息存入列表data中。

'''
公眾號:菜J學(xué)Python
作者:J哥
'''

import?easyocr
import?os

#?指明所有圖片所在的文件夾
images?=?'./id_card'
#?創(chuàng)建ocr的reader對象,識別中英文
ocr?=?easyocr.Reader(['ch_sim',?'en'])
#?識別圖片文字
content?=?ocr.readtext(images,detail=0)
#?遍歷所有圖片并識別文字,切片提取有效信息
data?=?[]
for?image?in?os.listdir(images):
????content?=?ocr.readtext(f'{images}/{image}',?detail=0)
????print(f"正在識別:{image}")
????name?=?content[0][4:]
????gender?=?content[1][-1]
????nation?=?content[2][-1]
????birth?=?content[-5]
????if?"月"?not?in?birth:
????????birth?=?content[-6]?+?"月"?+?content[-5]
????if?"日"?not?in?birth:
????????birth?=?birth[:-1]?+?"日"
????address?=?content[-4][4:]?+?content[-3]
????number?=?content[-1]
????print(f"完成識別:{image}")
????print("-"?*?50)
????data.append([name,?gender,?nation,?birth,?address,?number])

4.保存數(shù)據(jù)

圖片文字識別之后,建議通過pandas輸出為Excel,方便簡潔。

'''
公眾號:菜J學(xué)Python
作者:J哥
'''

import?pandas?as?pd

#?保存識別結(jié)果至Excel
df?=?pd.DataFrame(data,?columns=["姓名",?"性別",?"民族",?"出生",?"住址",?"身份證號"])
print(f"識別結(jié)果如下:")
print(df)
df.to_excel("識別結(jié)果.xlsx",?index=False)

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)批量識別圖片文字并存為Excel的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python識別圖片文字內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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