发票解析OCR Python

简介

发票解析OCR是一种技术，它可以将印刷体或手写体的发票信息自动转化成机器可识别的数据。Python是一种非常流行的编程语言，有丰富的OCR库和相关技术，可以轻松实现发票解析OCR。

在本文中，我们将介绍如何使用Python进行发票解析OCR相关操作。我们将主要关注Python中的OCR库，如Tesseract、OpenCV和Python Imaging Library (PIL)，以及如何使用它们来解析印刷体和手写体的发票信息。

安装所需库

在使用Python实现OCR之前，我们需要安装一些必要的库，以下是Python发票解析OCR所需要的库：

1. Tesseract OCR：用于图片中的文字识别，它是Python中最流行的OCR库之一。

!pip install pytesseract

2. OpenCV：用于图片处理和预处理，以便更好地进行文字识别。

!pip install opencv-python

3. PIL：Python Imaging Library，用于图像处理，支持几乎所有的图像格式。

!pip install pillow

加载和预处理发票图像

在进行发票解析OCR之前，我们需要加载和预处理发票图像。主要的任务是将发票图像转换成灰度图像，并使用二值化算法将其转换成黑白图像，以提高文字识别的准确性。

import cv2
import pytesseract
from PIL import Image

# 读取发票图像
img = cv2.imread("invoice.jpg")

# 将图像转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将图像进行二值化处理，黑白图像
(thresh, img_bin) = cv2.threshold(gray, 128, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# 保存处理后的图片
filename = "invoice_processed.jpg"
cv2.imwrite(filename, img_bin)

发票文字提取

现在，我们已经准备好对发票图像进行OCR了。我们将使用PyTesseract库完成OCR。

# 使用Tesseract进行OCR
ocr_text = pytesseract.image_to_string(Image.open('invoice_processed.jpg'), lang='chi_sim',config='--psm 6')

# 打印输出识别结果
print(ocr_text)

代码解释：

• Image.open()：用于打开图像，并将其作为参数传递给pytesseract库的image_to_string()函数
• lang='chi_sim'：指定Tesseract OCR使用的语言。
• config='--psm 6'：指定识别模式，Psm可以取以下值：0、10、11、12、13、4、6、7、8、9，默认值为3，具体含义请参考Tesseract文档。

结论

通过使用Python中的OCR库和相关技术，我们可以轻松地实现发票解析OCR。在本文中，我们演示了如何使用Tesseract OCR来解析发票图像中的信息。

在实际应用中，我们可以进一步拓展这些技术和库，使用更高级的算法进行图像处理和预处理，从而提高文字识别的准确性。