最后,我们需要提取表格中的数据。这可以通过逐个检测每个轮廓,并将其转换为矩形来实现。以下是提取表格数据的示例代码: # 创建一个空列表来存储表格矩形table_rectangles=[]# 遍历所有轮廓forcontourincontours:x,y,w,h=cv2.boundingRect(contour)# 如果矩形的宽度和高度足够大,则将其添加到表格矩形列表中ifw>100and...
importpytesseractfromPILimportImage# 打开灰度化后的图片img=Image.open('gray_image.jpg')# 使用Tesseract进行识别text=pytesseract.image_to_string(img)print(text) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ### 步骤4:提取数据 根据图片中的文字内容,可以使用正则表达式或其他方法提取表格数据: ```markdo...
图像和 PDF 文件的表格标识,包括表格单元格级别的边界框。 通过提供对 OCR 服务/工具(截至目前为 Tesseract、PaddleOCR、AWS Textract、Google Vision 和 Azure OCR)的支持来提取表内容。 处理复杂的表结构,如合并的单元格。 实现一种纠正图像偏斜和旋转的方法。 提取的表作为简单对象返回,包括 Pandas DataFrame 表示...
具体来说,我们可以使用OpenCV库来处理图像,通过图像预处理步骤如灰度化、二值化、降噪等,提高表格数据的识别准确率。然后,利用Tesseract OCR引擎来识别图片中的文本,将其转换为字符串形式。 接下来,是关键的一步——识别表格结构。这需要我们利用一些算法和策略来识别表格的行列、单元格等信息,确保数据的准确性和完整...
这里我们也简单进行介绍,也就是先提取图片再进行OCR识别提取表格,在Python中可以使用Tesseract库,首先需要pip安装 pip install pytesseract 在Python中安装完这个库之后我们需要安装exe文件以在后面代码用到。 http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe ...
本节我们将介绍使用python识别一张图片中的内容,并试着得到一张表格,当然并不是类似于Excel的表格,而是该表格的markdown代码。 注:原创内容,转载请标明出处! 相关工具的安装 本次实验环境:win10,Pycharm2019.3。 安装相关库既可以使用命令行,也可以使用Pycharm自带的工具。
下面附上提取表格里面图片的代码。只要输出表格地址,和图片存放目录就行 importos,shutilimportzipfile#判断是否是文件和判断文件是否存在defisfile_exist(file_path):ifnotos.path.isfile(file_path):print("It's not a file or no such file exist ! %s"%file_path)returnFalseelse:returnTrue#修改指定目录下...
提取的表格以一个简单的对象形式返回,包括一个Pandas DataFrame表示。 将提取的表格导出为Excel文件的选项,保留其原始结构。 如何使用它? 您可以通过pip安装该库,然后就可以使用了: pip install img2table 在文档中识别表格只需调用一个函数: from img2table.document import Image# Instantiation of the imageimg ...
“第一种:将xlsx后缀名改为zip形式,即进行压缩。而后读取里面存储图片的文件,将里面的图片取出来。 第二种:用提取到粘贴板中的方法将图片保存到JPG、PNG等格式中 ” 两种方法各有缺点和优点,第一种方法缺点是代码量比较长,优点是万能,Excel的所有格式都可以运用。