Python 识别图片中表格

今天药忘吃喽~ 2022-03-27 05:59 1918阅读 0赞

python 进行图片识别，首先需要安装相应的Python库文件和识别引擎tesseract-ocr。  
库文件：  
1、pytesseract 图片识别库  
2、numpy 矩阵库  
3、PIL 图像处理库（仅支持到Python2.7）  
4、Pillow 图像处理库（支持Python3.0以上）  
**一、Python 库文件安装方法：**  
1、命令行安装  
pip install pytesseract  
　　 pip install Pillow  
2、使用pycharm编辑器安装，具体步骤省略，大家可以百度一下。  
**二、图片识别引擎tesseract-ocr安装**  
软件名称：tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe  
下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe  
1、Tesseract是开源的OCR引擎。Tesseract最初设计用于英文识别，经过改进引擎和训练系统，它能够处理其它语言和UTF-8字符。Tesseract 3.0能够处理任何Unicode字符，但并非在所有语言上都工作得很好。Tesseract在庞大字符集语言（比如中文）上较慢，但是工作良好。  
2、默认不支持中文，在软件安装时一定**要选择chi\_sim（简体中文）**，安装成后，可以在

定义字符集，引入相应的类库

# --- coding：UTF-8 ---
        from skimage import io, data, morphology, segmentation
        import numpy as np
        from PIL import Image
        import pytesseract
        import os
    
        # pytesser3.tesseract_exe_name="C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe"
        #识别图片中的文字
        def img_to_txt(file):
            if os.path.exists(file):
                image = Image.open(file)
                # 英文
                # vcode = pytesseract.image_to_string(image,"eng")
                # txt = pytesser3.image_to_string(image, "chi_sim")
                txt = pytesseract.image_to_string(image, "chi_sim")
                print("{}识别内容:{}".format(file,txt))
    
     for i in range(16):
                 img_file = r"img/pic_{}.jpg".format(i)
                 img_to_txt(img_file)
      img_to_txt(r"img/abc.png")
    
        img = io.imread("test.jpg",True) # as_grey=true 灰度图片

#二值化
        bi_th=0.81
        img[img<=bi_th]=0
        img[img>bi_th]=1
    
    io.imsave("gray.jpg",img)

# 膨胀腐蚀操作 #

def dil2ero(img,selem):
        img=morphology.dilation(img,selem)   # 膨胀
        imgres=morphology.erosion(img,selem) # 腐蚀
        return imgres

# 求图像中的横线和竖线 #

rows,cols=img.shape
    scale=10   #这个值越大,检测到的直线越多,图片中字体越大，值应设置越小。需要灵活调整该参数。
    
    col_selem=morphology.rectangle(cols//scale,1)
    img_cols=dil2ero(img,col_selem)
    
    row_selem=morphology.rectangle(1,rows//scale)
    img_rows=dil2ero(img,row_selem)

# 线图 #

img_line=img_cols*img_rows
    io.imsave("table.jpg",img_line)

# 点图 #

img_dot=img_cols+img_rows
    img_dot[img_dot>0]=1
    
    io.imsave("table_dot.jpg",img_dot)

# 收缩点团为单像素点（3×3） #

def isolate(imgdot):
        idx=np.argwhere(imgdot<1)  # img值小于1的索引数组
        rows,cols=imgdot.shape
    
        for i in range(idx.shape[0]):
            c_row=idx[i,0]
            c_col=idx[i,1]
            if c_col+1<cols and c_row+1<rows:
                imgdot[c_row,c_col+1]=1
                imgdot[c_row+1,c_col]=1
                imgdot[c_row+1,c_col+1]=1
            if c_col+2<cols and c_row+2<rows:
                imgdot[c_row+1,c_col+2]=1
                imgdot[c_row+2,c_col]=1
                imgdot[c_row,c_col+2]=1
                imgdot[c_row+2,c_col+1]=1
                imgdot[c_row+2,c_col+2]=1
        return imgdot
    
    img_dot=isolate(img_dot)
    
    io.imsave("table_dot_del.jpg",img_dot)

print(img_dot.shape)  #显示尺寸
    print(img_dot.shape[0])  #图片高度
    print(img_dot.shape[1])  #图片宽度

# 表格点图
        def get_dot(self):
            self.img_dot2 = self.isolate(self.img_dot)
            io.imsave("table_dot_del.jpg", self.img_dot2)
            return self.img_dot2

# 分析表格
        def fenxi_dots(self):
            self.dot_idxs=np.argwhere(self.img_dot<1)  # img_dot值等于0的索引数组
            self.table_cols = [] #记录每行有几个单元格
            table_rows = 1
            table_row_index = self.dot_idxs[0][0] #第一行点图y值坐标
            colu_dot = 0   # 单元格数量
    
            for n,indx in enumerate(self.dot_idxs):
                if indx[0] == table_row_index : # 如果点图y值坐标相同则为同一行
                    colu_dot = colu_dot + 1
                    print(indx,end=" ")
                else :
                    if n < len(self.dot_idxs):
                        self.table_cols.append(colu_dot-1) # 将行单元格数量加入table_cols列表
                        # table_row_index = self.dot_idxs[n+1][0] #记录下一行位置索引
                        table_row_index = indx[0] # 点图y值坐标
                        colu_dot = 1  # 清0后，换行记录单元格数量
                        print("",end="\n")
                        print(indx, end=" ")
    
            print("")
            for n,v in enumerate(self.table_cols):
                print("row{}:{}".format(n,v))
            self.row_num = len(self.table_cols)
            self.max_row = max(self.table_cols)
            self.min_row = min(self.table_cols)
            self.cell_nums = sum(self.table_cols)
            print("这个表格一共{}行".format(self.row_num))
            print("这个表格最多行单元格数：{}".format(self.max_row))
            print("这个表格最少行单元格数：{}".format(self.min_row))
            print("这个表格一共{}个单元格".format(self.cell_nums))
    
            # go = input("表格分析是否正确？")
            #
            # if go == "no" :
            # exit(0)
    
            return self.dot_idxs,self.table_cols

# 开始识别单元格，分割表格图片
    def split_table_pic(self):
       # a_dots =[] #记录已经处理过的A点坐标
       # cells = [] # 记录单元格的A点和D点坐标 [[a11,a12,d11,d12][a21,a22,d21,d22]]]
       # cell_num = 0
       #
       # cell_a = []
       # cell_b = []
       # cell_c = []
       # cell_d = []
       cell_a_x = 0
       cell_b_x = 0
       cell_c_y = 0
       if self.max_row == self.min_row : # 标准表格 n*m
           for n,v in enumerate(self.table_cols):
               print("row{}:".format(n),end= " ")
               for i in range(v):
                   row_dot_num = v + 1
                   cell_num = n * row_dot_num
                   cell_a_index = cell_num + i
                   cell_b_index = cell_a_index + 1
                   cell_c_index = cell_a_index + row_dot_num
                   cell_d_index = cell_c_index +1
                   print("cell[{}]:a{} b{} c{} d{}".format(cell_num+i,self.dot_idxs[cell_a_index],
                       self.dot_idxs[cell_b_index],self.dot_idxs[cell_c_index],self.dot_idxs[cell_d_index]),end= " ")
                   x1=self.dot_idxs[cell_a_index][1]+1 # 加1去除列边框线
                   x2=self.dot_idxs[cell_b_index][1]
                   y1=self.dot_idxs[cell_a_index][0]+1 # 加1去除行边框线
                   y2=self.dot_idxs[cell_c_index][0]
                   #print(x1,x2,y1,y2)
                   roi=self.img2[y1:y2,x1:x2] # 50~100 行，50~100 列（不包括第 100 行和第 100 列）
                   # 分割原图并保存至img文件夹里,建议将图片保存为png格式，因为JPG不支持透明度
                   io.imsave("img/{}_{}.png".format(self.filename[:-4],cell_num+i),roi)
               print("", end="\n")
       else: # 非标准表格
           for n,v in enumerate(self.table_cols):
               print("row{}:".format(n),end= " ")
               for i in range(v):
                   row_dot_num = v + 1
                   cell_num = n * row_dot_num
                   cell_a_index = cell_num + i
                   cell_b_index = cell_a_index + 1
                   cell_a_x = self.dot_idxs[cell_a_index][1]
                   cell_b_x = self.dot_idxs[cell_a_index][1]
    
                   cell_c_index = cell_a_index + row_dot_num
                   cell_d_index = cell_c_index +1
                   print("cell[{}]:a{} b{} c{} d{}".format(cell_num+i,self.dot_idxs[cell_a_index],
                       self.dot_idxs[cell_b_index],self.dot_idxs[cell_c_index],self.dot_idxs[cell_d_index]),end= " ")
                   x1=self.dot_idxs[cell_a_index][1]+1 # 加1去除列边框线
                   x2=self.dot_idxs[cell_b_index][1]
                   y1=self.dot_idxs[cell_a_index][0]+1 # 加1去除行边框线
                   y2=self.dot_idxs[cell_c_index][0]
                   #print(x1,x2,y1,y2)
                   roi=self.img2[y1:y2,x1:x2] # 50~100 行，50~100 列（不包括第 100 行和第 100 列）
                   # 分割原图并保存至img文件夹里,建议将图片保存为png格式，因为JPG不支持透明度
                   io.imsave("img/{}_{}.png".format(self.filename[:-4],cell_num+i),roi)
               print("", end="\n")

## 识别分割后图片内容并写入EXCEL中 ##

def write_excel(self,img_ocr_sel):
         wbk = xlwt.Workbook()
         sheet = wbk.add_sheet('sheet 1')
    
         if img_ocr_sel == "BaiDu OCR":
             for n, v in enumerate(self.table_cols):
                 for i in range(v):
                     # 当前行单元格数量
                     cur_row_cells = v + 1
                     # 图片序号
                     img_num = n * cur_row_cells + i
                     img_file = r"img/{}_{}.png".format(self.filename[:-4],img_num)
                     txt = self.baidu_img_to_txt(img_file) # 百度文字识别
                     if txt =="" : txt = "0"
                     sheet.write(n, i, txt)  # 第n行第i列写入内容
         else:
             for n, v in enumerate(self.table_cols):
                 for i in range(v):
                     # 当前行单元格数量
                     cur_row_cells = v + 1
                     # 图片序号
                     img_num = n * cur_row_cells + i
                     img_file = r"img/{}_{}.png".format(self.filename[:-4],img_num)
                     txt = self.img_to_txt(img_file) #OCR 文字识别
                     if txt =="" : txt = "0"
                     sheet.write(n, i, txt)  # 第n行第i列写入内容
         wbk.save('{}.xls'.format(self.filename[:-4]))
         print("success!")
         self.msg.insert(self.mark, "\n\nsuccess!")
         self.msg.see(self.see_end)
         self.msg.update()