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...
接下来,我们需要使用Python中的OpenCV库来提取图片中的表格区域。OpenCV库是一款强大的计算机视觉库,可以帮助我们进行图像处理和分析。 importcv2# 将图片转换为灰度图像gray_image=cv2.cvtColor(np.array(image),cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 进行图像二值化处理_,binary_image=cv2.threshold(gray_image,127,255,cv2.THRESH_...
定义Image_Excel(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)函数,获取图片中表格 defImage_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) forimageinimages: # 以二进制方式打开图片 img_open=open(image,'...
这里呢,我们的工作就完成了大部分了,接下来我们试着将它转换一个对应表格的markdown代码。 转换 我们得到的结果是一个字符串,离我们实际的表格内容还有一段距离,也不难,做些数据处理就可以了。 markdown表格的语法: | 左对齐 |居中对齐| 右对齐 || :---|:---:| ---: || 内容 |内容| 内容 || 内容...
二值化后,用canny边缘提取,然后用霍夫变换获得直线为一般方法。比如在图片中车道线提取上的应用。 1.2 二值化后,用横向和竖向的细长的条去腐蚀膨胀可以得到横线和竖线,拼在一起就是完整的表格框架。比如图片中表格的提取。 总结 一开始我用传统的第一个方法,python代码实现后发现canny后是轮廓,一条横线和一条垂...
Python作为一种强大的编程语言,拥有众多优秀的库和工具,可以帮助我们实现自动化提取图片中的表格数据。通过结合计算机视觉和OCR技术,我们可以编写程序来精准识别图片中的表格,并将其转换为可编辑的Excel格式。 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...
os.rename(new_file_name, old_file_name) print(e) if ss == 0: os.rename(new_file_name, old_file_name)因为我的图片是中文的，因此需要替换原来的文件名成英文（要不读取图片表格报错），主要是这段代码，读取图片并提取图片中的表格。完整代码也粘贴下：import osfrom img2table.document im...
在日常工作中,经常遇到一些表格是图片格式的,那怎么把图片中的表格数据提取出来,放在excel文件中呢? 如果数据量比较少,手动抄录是没有问题的,当数据量比较多的时候,就非常耗时了,而且容易出错。 网上搜了一下,有一些提供读图片转存excel的工具,但是生成的excel文件格式有点乱。 还有一些平台提供了这种功能的api,比...
在日常工作、学习中,我们经常会拿到图片格式的表格数据,然后手动把数据输到excel中,如果数据较少的话,还可以,但是一旦数据较多,这个工作量将是难以想象的。 下面我们介绍一种利用Python+Opencv+pytesser把图像识别为Excel表格的方法。 首先看一下要处理的原始图片: 1.提取原图中的表格部分 对原图做垂直投影,见下图...
在现代数据处理和自动化任务中,将图像中的表格数据提取并转换为可编辑的数据格式是一项关键的技术挑战。本文将介绍如何利用Python中的图像处理和识别技术,从截图或图片中自动还原表格数据,以及实现这一过程的关键步骤和工具。 1. 图像识别技术在数据处理中的应用 ...