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  • 图片识别 识别成表格 表格识别 ocr 使用阿里云api 购买(印刷文字识别-表格识别/OCR文字识别)https://market.aliyun.com/products/57124001/cmapi024968.html 获得阿里云图片识别表格的appcode excel格式要注意...

    文字的ocr识别

    excel格式要注意:

     转换结果可以选择 html  json  excel  三种格式,  如果选择的excel 返回的是base64编码的文件,需要按照整合代码的最下面 decodeBase64 去解码

    官方效果如下:

    返回的html页面的样式

     

    整合代码如下:

    package com.guojiangcloud.controller.alibabaOcrdemo;
    
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
    import com.alibaba.fastjson.JSONException;
    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
    import org.apache.http.HttpResponse;
    import org.apache.http.util.EntityUtils;
    import java.io.File;
    import java.io.FileInputStream;
    import java.io.FileOutputStream;
    import java.io.IOException;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    import static org.apache.commons.codec.binary.Base64.encodeBase64;
    import static sun.plugin2.util.SystemUtil.decodeBase64;
    
    
    /**
     * 使用APPCODE进行云市场ocr服务接口调用
     */
    
    public class APPCodeDemo {
    
        /*
         * 获取参数的json对象
         */
        public static JSONObject getParam(int type, String dataValue) {
            JSONObject obj = new JSONObject();
            try {
                obj.put("dataType", type);
                obj.put("dataValue", dataValue);
            } catch (JSONException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return obj;
        }
    
        /**
         * 需要更换的参数
         *  1. 自己图片的位置
         *  2. 要保存的图片路径
         *  3. 阿里的appCode
         *  4. HttpUtils 文件需要从对应地址下载  https://github.com/aliyun/api-gateway-demo-sign-java/blob/master/src/main/java/com/aliyun/api/gateway/demo/util/HttpUtils.java
         */
        public static void main(String[] args){
            // 阿里的appCode码  需要识别的图片地址  保存图片的文件夹
            String imgFile = "F:\\test.jpg";
            String saveExcel = "F:\\ocr\\"; //图片名称都是 时间戳.xlsx
            String appcode = "阿里的appCode码";  //阿里的appCode码
    
            // 阿里api
            String host = "https://form.market.alicloudapi.com";
            String path = "/api/predict/ocr_table_parse";
            Boolean is_old_format = false;//如果文档的输入中含有inputs字段,设置为True, 否则设置为False
            //请根据线上文档修改configure字段
            JSONObject configObj = new JSONObject();
            configObj.put("format", "xlsx"); //输出格式 html/json/xlsx
            configObj.put("finance", false);
            configObj.put("dir_assure", false); //图片方向是否确定是正向的: true(确定)/false(不确定)  //是否无线条: true(无线条,或者只有横线没有竖线)/false(有线条)
            String config_str = configObj.toString();
            String method = "POST";
            Map<String, String> headers = new HashMap<String, String>();
            //最后在header中的格式(中间是英文空格)为Authorization:APPCODE 83359fd73fe94948385f570e3c139105
            headers.put("Authorization", "APPCODE " + appcode);
            Map<String, String> querys = new HashMap<String, String>();
    
            // 对图像进行base64编码
            String imgBase64 = "";
            try {
                File file = new File(imgFile);
                byte[] content = new byte[(int) file.length()];
                FileInputStream finputstream = new FileInputStream(file);
                finputstream.read(content);
                finputstream.close();
                imgBase64 = new String(encodeBase64(content));
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
                return;
            }
    
            // 拼装请求body的json字符串
            JSONObject requestObj = new JSONObject();
            try {
                if(is_old_format) {
                    JSONObject obj = new JSONObject();
                    obj.put("image", getParam(50, imgBase64));
                    if(config_str.length() > 0) {
                        obj.put("configure", getParam(50, config_str));
                    }
                    JSONArray inputArray = new JSONArray();
                    inputArray.add(obj);
                    requestObj.put("inputs", inputArray);
                }else{
                    requestObj.put("image", imgBase64);
                    if(config_str.length() > 0) {
                        requestObj.put("configure", config_str);
                    }
                }
            } catch (JSONException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            String bodys = requestObj.toString();
    
            try {
                /**
                 * 重要提示如下:
                 * HttpUtils请从
                 * https://github.com/aliyun/api-gateway-demo-sign-java/blob/master/src/main/java/com/aliyun/api/gateway/demo/util/HttpUtils.java
                 * 下载
                 *
                 * 相应的依赖请参照
                 * https://github.com/aliyun/api-gateway-demo-sign-java/blob/master/pom.xml
                 */
                HttpResponse response = HttpUtils.doPost(host, path, method, headers, querys, bodys);
                int stat = response.getStatusLine().getStatusCode();
                if(stat != 200){
                    System.out.println("Http code: " + stat);
                    System.out.println("http header error msg: "+ response.getFirstHeader("X-Ca-Error-Message"));
                    System.out.println("Http body error msg:" + EntityUtils.toString(response.getEntity()));
                    return;
                }
    
                String res = EntityUtils.toString(response.getEntity());
                JSONObject res_obj = JSON.parseObject(res);
                if(is_old_format) {
                    JSONArray outputArray = res_obj.getJSONArray("outputs");
                    String output = outputArray.getJSONObject(0).getJSONObject("outputValue").getString("dataValue");
                    res_obj = JSON.parseObject(output);
                }
    
                //将结果写入excel
                if (res_obj.containsKey("success") && res_obj.getBoolean("success")) {
                    long timeMillis = System.currentTimeMillis();
                    String saveFile = saveExcel+String.valueOf(timeMillis)+".xlsx";
                    File file = new File(saveFile);
                    if (!file.getParentFile().exists()) {
                        file.getParentFile().mkdirs();
                    }
                    FileOutputStream out = new FileOutputStream(file);
                    byte excel[] = decodeBase64(res_obj.getString("tables").replace("\\n", ""));
                    out.write(excel);
                    out.flush();
                    out.close();
                    System.out.println(file.getName());
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    

     

    展开全文
  • 这个过程有点多,一步一步来。 一、文字识别 本人采用的是腾讯的云识别技术,所以先在腾讯完成一系列的注册、申请...一张图片: 实现后的效果: 三、预安装相应的包 首先,要安装腾讯的组件包:tencentcloud-.

    这个过程有点多,一步一步来。

    一、文字识别

    本人采用的是腾讯的云识别技术,所以先在腾讯完成一系列的注册、申请工作。

    首先打开腾讯云的官网:https://cloud.tencent.com/

    点击“入门”,这里面有大概需要的步骤:

    https://cloud.tencent.com/product/generalocr/getting-started

    开通文字识别的服务后:

    这个按官方的说法是每个月可以免费使用1000次,还是很不错的。

    开通服务后,还需要访问API的密钥,这个也需要申请,我这个是已申请好的:

    二、实现效果

    一张图片:

    实现后的效果:

     

    三、预安装相应的包

    首先,要安装腾讯的组件包:tencentcloud-sdk-python。直接在线安装好像不得行,于是可以安装离线版,我这里下载后再安装的,包的名字叫:

    pip install tencentcloud_sdk_python-3.0.330-py2.py3-none-any.whl

    然后还安装了一个包:

    pip install xlutils-2.0.0-py2.py3-none-any.whl

    这两个包我已经上传了:

    https://download.csdn.net/download/qiuqiuit/14927294

    我的机子只安装了这两个,如果控制台有提示缺少包,可以自行再安装。

    四、python实现

    经过前面准备工作,下面把相应的代码贴出来:

    image2excel.py:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import sys
    import ocr
    import xlrd
    import yaml_class
    from xlutils.copy import copy
    
    pic_path = sys.argv[1]
    
    print('doing...',pic_path)
    # 使用ocr进行转换
    config = yaml_class.get_yaml_data("config.yml")
    
    trans = ocr.OCR()
    path_excel = trans.img_to_excel(
        pic_path,
        image_path=pic_path,
        secret_id=config['secret_id'],
        secret_key=config['secret_key'],
    )
    
    old_excel = xlrd.open_workbook('output.xlsx')
    new_excel = copy(old_excel)
    ws = new_excel.get_sheet(0)
    new_excel.save(pic_path+'.xls')

    ocr.py:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from tencentcloud.common import credential
    from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
    from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
    from tencentcloud.ocr.v20181119 import ocr_client, models
    
    import base64
    
    # OCR识别封装
    class OCR(object):
    
        def img_to_excel(self,
                         output_file_name,
                         image_path,
                         secret_id,
                         secret_key):
            # 实例化一个认证对象,入参需要传入腾讯云账户secretId,secretKey
            cred = credential.Credential(
                secret_id,
                secret_key
            )
            # 实例化client对象
            httpProfile = HttpProfile()
            httpProfile.endpoint = "ocr.tencentcloudapi.com"
            clientProfile = ClientProfile()
            clientProfile.httpProfile = httpProfile
            clientProfile.signMethod = "TC3-HMAC-SHA256"
            client = ocr_client.OcrClient(cred, "ap-shanghai", clientProfile)
            # 实例化一个请求对象
            req = models.GeneralFastOCRRequest()
            # 读取图片数据,使用Base64编码
            with open(image_path, 'rb') as f:
                image = f.read()
                image_base64 = str(base64.b64encode(image), encoding='utf-8')
            req.ImageBase64 = image_base64
            # 通过client对象调用访问接口,传入请求对象
            resp = client.TableOCR(req)
            # 获取返回数据(Data为Base64编码后的Excel数据)
            data = resp.Data
            # 转换为Excel
            output_file_name = str(output_file_name)
            path_excel = output_file_name+".xlsx"
            with open(path_excel, 'wb') as f:
                f.write(base64.b64decode(data))
            return path_excel

    yaml读取配置文件(yaml_class.py):

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import yaml
    
    def get_yaml_data(yaml_file):
        # 打开yaml文件
        file = open(yaml_file, 'r', encoding="utf-8")
        file_data = file.read()
        file.close()
        # 将字符串转化为字典或列表
        data = yaml.load(file_data)
        return data

    config.yml:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    secret_id: AKIDPzLSHRK3bZUCSyCF3Z45Bj0LRHs0Ynzb
    secret_key: Qa5QeYKwIQI4ZxDQFq663jIs********

    虽然没得讲得很详细,但基本步骤就是这些,这样就可以利用腾讯的云服务,把excel图片识别出来,再转换成excel文件。

    (2021.2.1更新)

    上面ocr.py代码更详细的解释,可以看官方的例子:TencentCloud / tencentcloud-sdk-python

    ocr.py是改装的关键,所以最近又深入了解了一下,甚至可以看看源代码:ocr_client.py与models.py源代码

    文字识别,也分很多种接口,通用文字、卡证文字、票据单据、汽车相关、行业文档等多场景下的印刷体、手写体文字识别:https://cloud.tencent.com/document/product/866/49525

    每个人的需求不同,所以很有必要深入学习下。比如表格识别,就有两个版本:

    而我们上面的ocr.py采用的是V1版本,现在已经不推荐使用了,可以改成V2版本。V2版本的公共接口是RecognizeTableOCR,对应上面的代码改动如下:

    # 通过client对象调用访问接口,传入请求对象
    resp = client.RecognizeTableOCR(req)

    另外,还有一个比较关键的东西,那就是识别对象是哪种,印刷体,还是手写体、英文体?上面的ocr.py用的是GeneralFastOCR,即印刷体。

    总的来说,ocr.py作用的就是通过GeneralFastOCR识别印刷字体,然后通过RecognizeTableOCR转换成excel表格。如果需要识别手写体怎么办?

    需要修改models.GeneralFastOCRRequest:

    # 实例化一个请求对象
    req = models.GeneralHandwritingOCRRequest()
    ...
    # 通过client对象调用访问接口,传入请求对象
    resp = client.RecognizeTableOCR(req)
    data = resp.Data
    

    还有那个服务器地域,可以取以下值:

    华北地区(北京) ap-beijing
    华南地区(广州) ap-guangzhou
    港澳台地区(中国香港) ap-hongkong
    亚太东北(首尔) ap-seoul
    华东地区(上海) ap-shanghai
    亚太东南(新加坡) ap-singapore
    北美地区(多伦多)

    na-toronto

    也就是离哪个服务器近就选哪个。

     

    展开全文
  • 如何将图片成Excel表格

    千次阅读 2019-09-24 21:34:40
    abbyy finereader是款功能强大的OCR文字识别软件,我一般用来将截图转成Excel表格或者将图片成Excel表格。 2. 截图转Excel表格 打开ABBYY Screenshot Reader 捕捉可以选择区域,然后点击右侧的转换图标。 ...

    1. 按

    ABBYY FineReader是款功能强大的OCR文字识别软件,我一般用其将截图转成Excel表格或者将图片转成Excel表格。

    2. 截图转Excel表格

    • 打开ABBYY Screenshot Reader
      在这里插入图片描述
    • 捕捉可以选择区域,然后点击右侧的转换图标。
      在这里插入图片描述
    • 选择表格所在的区域,然后按回车就行了。
      在这里插入图片描述

    3. 图片转Excel表格

    4. 工具下载和安装

    ABBYY FineReader 14.0.107.232 Enterprise:https://www.cnblogs.com/coco56/p/11577003.html

    展开全文
  • 一键识别图片中的表格数据,并转为Excel

    千次阅读 热门讨论 2020-03-23 16:10:41
    有没有更好的办法,一键提取图片中的表格数据,并转成Excel。 这时候,就需要用到OCR技术了。 OCR 传统OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的...

    背景

    有时候我们需要将图片中的表格数据提取出来进行再次编辑,但一个字一个字的敲出来是件非常麻烦的事。

    有没有更好的办法,一键提取图片中的表格数据,并转成Excel。

    这时候,就需要用到OCR 技术了。

    OCR

    传统OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。

    随着深度学习在OCR领域的成功应用,检测图像中的文字区域以及识别文字内容已经变得越来越成熟。

    图片表格转Excel,先上效果图

    待转换图片:

    转换后的Excel:

    TableOCR

    本文使用腾讯的“文字识别OCR”,每月免费1千次,可以满足大部分普通用户的需求。

    使用准备:

    1. 申请腾讯云账户secretId,secretKey
    2. 下载SDK,本文使用的是Python,可通过pip进行安装:pip install tencentcloud-sdk-python

    代码分享:

    import base64
    from tencentcloud.common import credential
    from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
    from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
    from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
    from tencentcloud.ocr.v20181119 import ocr_client, models
    
    
    class OCR(object):
    
        def img_to_excel(self, 
                image_path, 
                secret_id, 
                secret_key):
    
            # 实例化一个认证对象,入参需要传入腾讯云账户secretId,secretKey
            cred = credential.Credential(
                secret_id, 
                secret_key
                )
    
            # 实例化client对象
            httpProfile = HttpProfile()
            httpProfile.endpoint = "ocr.tencentcloudapi.com"
            clientProfile = ClientProfile()
            clientProfile.httpProfile = httpProfile
            clientProfile.signMethod = "TC3-HMAC-SHA256"
            client = ocr_client.OcrClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile)
    
            # 实例化一个请求对象
            req = models.GeneralFastOCRRequest()
            
            # 读取图片数据,使用Base64编码
            with open(image_path, 'rb') as f:
                image = f.read()
                image_base64 = str(base64.b64encode(image), encoding='utf-8')
            req.ImageBase64 = image_base64
    
            # 通过client对象调用访问接口,传入请求对象
            resp = client.TableOCR(req)
    
            # 获取返回数据(Data为Base64编码后的Excel数据)
            data = resp.Data
    
            # 转换为Excel
            path_excel = image_path + ".xlsx"
            with open(path_excel, 'wb') as f:
                f.write(base64.b64decode(data))
            return path_excel

    tkGo封装

    import os
    from menu.menu import EMenu
    from utils.img.ocr import OCR
    from utils.clipboard.clipboard import Clipboard
    
    
    class MenuImg(EMenu):
    
        LABEL_NAME = "Img"
        LABEL_IMG_TO_EXCEL = "IMG to Excel"
        
        def __init__(self, master=None, cnf={}, **kw):
            super().__init__(master=master, cnf=cnf, **kw)
            # 添加主菜单
            master.add_cascade(label=self.LABEL_NAME, menu=self)
            # 添加子菜单-图片表格数据转Excel
            self.add_command(  
                label=self.LABEL_IMG_TO_EXCEL, 
                command=self.img_to_excel
                )
        
        @EMenu.thread_run(LABEL_IMG_TO_EXCEL)
        def img_to_excel(self):
            # 获取图片文件路径
            data_type, data_content = Clipboard.get_data()
            if data_type != Clipboard.DATA_TYPE_FILE:
                self.msg_box_err("请先复制图片文件", title="错误")
                return
    
            # 使用ocr进行转换
            ocr = OCR()
            for file in data_content:
                path_excel = ocr.img_to_excel(
                    image_path=file,
                    secret_id=self.conf.api.TC_OCR_SECRET_ID,
                    secret_key=self.conf.api.TC_OCR_SECRET_KEY
                    )
                self.msg_box_info("转换成功:\n" + path_excel)

    使用说明

    步骤1:复制图片文件

    步骤2:选择Img菜单下的IMG to Excel子菜单

    步骤3:转换成功

    完整代码

    GitHub上搜索TheUncleWhoGrowsBeans

     

    展开全文
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空空如也

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