前言
每当有新员工入职，人事小姐姐都要收集大量的工资卡信息，并且生成Excel文档，看到小姐姐这么辛苦，我就忍不住要去帮她了…
于是我用1行代码就实现了自动识别银行卡信息并且自动生成Excel文件，小姐姐当场就亮眼汪汪的看着我，搞得我都害羞了~
第一步：识别一张银行卡
识别银行卡的代码最简单，只需要1行腾讯云AI的第三方库potencent的代码，如下所示。左右滑动，查看全部。👇
# pip install potencent
import potencent
# 可以填写本地图片的地址：img\_path，也可以填写在线图片的地址：img\_url
# 如果2个都填，则只用在线图片
res = potencent.ocr.BankCardOCR(
img\_path\=r'C:\\Users\\文件夹\\银行卡图片',
img\_url\='https://python-office-1300615378.cos.ap-chongqing.myqcloud.com/2-free-group.jpg',
configPath\=r'配置文件的信息，可以不填，默认是同级目录下的potencent-config.toml')
print(res)
识别后的返回结果，几乎涵盖所有银行卡上肉眼可见的内容。👇
{
"CardNo": "621700888888888889",
"BankInfo": "建设银行(01050000)",
"ValidDate": "08/2026",
"CardType": "借记卡",
"CardName": "龙卡通",
"RequestId": "86b70007-3ef5-4b7e-8685-556b0a7df1c9"
}
支持对我国大陆主流银行卡正反面关键字段的检测与识别，包括卡号、卡类型、卡名字、银行信息、有效期。支持竖排异形卡识别、多角度旋转图片识别。支持对复印件、翻拍件、边框遮挡的银行卡进行告警，可应用于各种银行卡信息有效性校验场景，如金融行业身份认证、第三方支付绑卡等场景。
第二步：写入Excel
想把上面这个代码用来识别大量银行卡信息，并且将识别后的返回数据，全部写入Excel文件。
代码如下👇
import os
from os.path import join
import pandas as pd
# home\_path = "你存放大量银行卡图片的位置"
home\_path = r"C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\temp\\test\\card"
res\_df \= pd.DataFrame()
for (root, dirs, files) in os.walk(home\_path):
for file in files:
single\_res \= potencent.ocr.BankCardOCR(img\_path=join(root, file))
single\_res \= json.loads(single\_res.to\_json\_string())
line\_df \= pd.DataFrame(single\_res, index=\[0\])
print(line\_df)
res\_df \= res\_df.append(other=line\_df)
print(res\_df)
res\_df.to\_excel(r"./银行卡信息.xlsx")
运行后的结果如下，会在同级目录下，生成一个Excel文件。
第三步：优化思路
以上代码还可以进一步优化，例如：
- 路径处理改为Path方法，适配更多的平台
- 变量名称更简洁
- index改为序号
但优化的前提是程序能运行成功，大家赶紧去试试吧！
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