问题1：明明都pip install pytesseract，但是就是安装不上
pytesseract 未安装
链接: https://pan.baidu.com/s/1I4HzCgO4mITWTcZFkdil6g?pwd=afes 提取码: afes
安装后一路next，然后配置环境变量
C:\Program Files\Tesseract-OCR
新建一个系统变量
问题2：程序如果报错信息:
Error opening data file D:\\Tesseract-OCR/tessdata/chi_sim.traineddata
通过如下路径下载模型：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/main/chi_sim.traineddata
存储到tessdata目录下，再次运行，程序成功执行。
python图片转excel
我的运行效果不是太好，好像说要训练什么的，我在代码中加了一行避免报错
if len(item) >= 6:
脚本思路大致是：
使用OpenCV (cv2)读取图像文件。
将图像转换为灰度图，并应用自适应阈值处理，生成二值图像。
使用形态学运算识别表格的水平和垂直线。
检测线的交点，定位表格的单元格。
使用Tesseract OCR (pytesseract)从每个单元格提取文本。
清理提取的文本，去除特殊字符。
将提取的数据写入CSV文件。
import os
import cv2
import numpy as np
import pytesseract
from PIL import Image
import csv
import re
import json
def parse_pic_to_excel_data(src):
raw = cv2.imread(src, 1)
# 灰度图片
gray = cv2.cvtColor(raw, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
binary = cv2.adaptiveThreshold(~gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 35, -5)
cv2.imshow("binary_picture", binary) # 展示图片
rows, cols = binary.shape
scale = 40
# 自适应获取核值 识别横线
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (cols // scale, 1))
eroded = cv2.erode(binary, kernel, iterations=1)
dilated_col = cv2.dilate(eroded, kernel, iterations=1)
cv2.imshow("excel_horizontal_line", dilated_col)
# cv2.waitKey(0)
# 识别竖线
scale = 20
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, rows // scale))
eroded = cv2.erode(binary, kernel, iterations=1)
dilated_row = cv2.dilate(eroded, kernel, iterations=1)
cv2.imshow("excel_vertical_line", dilated_row)
# cv2.waitKey(0)
# 标识交点
bitwise_and = cv2.bitwise_and(dilated_col, dilated_row)
cv2.imshow("excel_bitwise_and", bitwise_and)
# cv2.waitKey(0)
# 标识表格
merge = cv2.add(dilated_col, dilated_row)
cv2.imshow("entire_excel_contour", merge)
# cv2.waitKey(0)
# 两张图片进行减法运算，去掉表格框线
merge2 = cv2.subtract(binary, merge)
cv2.imshow("binary_sub_excel_rect", merge2)
new_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2, 2))
erode_image = cv2.morphologyEx(merge2, cv2.MORPH_OPEN, new_kernel)
cv2.imshow('erode_image2', erode_image)
merge3 = cv2.add(erode_image, bitwise_and)
cv2.imshow('merge3', merge3)
# cv2.waitKey(0)
# 识别黑白图中的白色交叉点，将横纵坐标取出
ys, xs = np.where(bitwise_and > 0)
# 纵坐标
y_point_arr = []
# 横坐标
x_point_arr = []
# 通过排序，获取跳变的x和y的值，说明是交点，否则交点会有好多像素值值相近，我只取相近值的最后一点
# 这个10的跳变不是固定的，根据不同的图片会有微调，基本上为单元格表格的高度（y坐标跳变）和长度（x坐标跳变）
i = 0
sort_x_point = np.sort(xs)
for i in range(len(sort_x_point) - 1):
if sort_x_point[i + 1] - sort_x_point[i] > 10:
x_point_arr.append(sort_x_point[i])
i = i + 1
x_point_arr.append(sort_x_point[i]) # 要将最后一个点加入
i = 0
sort_y_point = np.sort(ys)
# print(np.sort(ys))
for i in range(len(sort_y_point) - 1):
if (sort_y_point[i + 1] - sort_y_point[i] > 10):
y_point_arr.append(sort_y_point[i])
i = i + 1
# 要将最后一个点加入
y_point_arr.append(sort_y_point[i])
print('y_point_arr', y_point_arr)
print('x_point_arr', x_point_arr)
# 循环y坐标，x坐标分割表格
data = [[] for i in range(len(y_point_arr))]
for i in range(len(y_point_arr) - 1):
for j in range(len(x_point_arr) - 1):
# 在分割时，第一个参数为y坐标，第二个参数为x坐标
cell = raw[y_point_arr[i]:y_point_arr[i + 1], x_point_arr[j]:x_point_arr[j + 1]]
cv2.imshow("sub_pic" + str(i) + str(j), cell)
# 读取文字，此为默认英文
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'E:/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
text1 = pytesseract.image_to_string(cell, lang="chi_sim")
# 去除特殊字符
text1 = re.findall(r'[^\*"/:?\\|<>″′‖ 〈\n]', text1, re.S)
text1 = "".join(text1)
print('单元格图片信息：' + text1)
data[i].append(text1)
j = j + 1
i = i + 1
# cv2.waitKey(0)
return data
def write_csv(path, data):
with open(path, "w", newline='') as csv_file:
writer = csv.writer(csv_file, dialect='excel')
for item in data:
# Check if the item list has at least 6 elements before accessing them
if len(item) >= 6:
writer.writerow([item[0], item[1], item[2], item[3], item[4], item[5]])
if __name__ == '__main__':
file = "classTable.png"
# 解析数据
data = parse_pic_to_excel_data(file)
# 写入excel
write_csv(file.replace(".png", ".csv"), data)
下面是原作者写的博客
https://blog.csdn.net/sc9018181134/article/details/104577247
