作者：陈熹
来源：早起Python
最近有同学提问说，能不能讲一讲识别发票图片并整理数据到Excel里的方法。今天我们就针对这样的实际需求，分享一个基于 PDF 的 Python 办公自动化的解决案例。
先来看看需求。
需求描述
在某个文件夹下有多个 PDF 类型发票
每一张发票 PDF 是纯图片类型，里面的文字信息无法手动复制（事实上大多数发票可以复制部分文字，但我们仍以图片形式来讲解），大致如下图所示：
需要满足的需求是：获取 总金额、纳税人识别号、开票人，即如下三个方框位置：
最后结合批量操作，在获取上述信息后将其存储入 Excel 中！
思路与代码实现
需求本质是一个图片识别问题，因为 PDF 里的内容是图片类型，无法按常规方法直接把文本提取出来。解决思路是利用光学字符识别（OCR）将图片中的文字识别出。但同时也需要注意，PDF 毕竟不是图片，为了完成 OCR，除了OCR自身之外还要下载 Ghostscript 和 ImageMagick 用来完成类型转换。以 Windows 系统为例，需要在电脑上安装以下三个软件：
三个软件的下载安装没有特殊的地方（tesseract 配置稍复杂但网络有上诸多教程，这里不再赘述），读者可自行搜索下载及配置。
下面讲解代码。首先导入需要的模块：
from wand.image import Image
from PIL import Image as PI
import pyocr
import pyocr.builders
import io
import re
import os
import shutil
具体的模块用途可以参考下面具体代码。其中 wand 和 pyocr 由于是非标准库需要自行额外安装。打开命令行输入：
pip install wand
pip install pyocr
本需求还涉及对接 Excel，可考虑利用 openpyxl 库的 Workbook 用以创建新的 Excel 文件：
from openpyxl import Workbook
需求中的 发票.pdf 放在桌面上。可通过下面基于 os 模块的代码获取桌面路径：
# 获取桌面路径包装成一个函数
def
GetDesktopPath():
return os.path.join(os.path.expanduser("~"), 'Desktop')
path = GetDesktopPath() + r'\发票.pdf'
获取配置好的 tesseract 便于后面调用：
tool = pyocr.get_available_tools()[0]
通过 wand 模块将 PDF 文件转化为分辨率为 300 的 jpeg 图片形式：
image_pdf = Image(filename=path, resolution=300)
image_jpeg = image_pdf.convert('jpeg')
将图片解析为二进制矩阵：
image_lst = []
for img in image_jpeg.sequence:
img_page = Image(image=img)
image_lst.append(img_page.make_blob('jpeg'))
用 io 模块的 BytesIO 方法读取二进制内容为图片形式：
new_img = PI.open(io.BytesIO(image_lst[0]))
new_img.show()
接下来分别截取需要提取部位字符串的图片了，尽量让图片中只有需要识别的部分，获取识别出来容易简单处理获得需要的内容。
首先以总金额为例，截取图片用 image.crop((left, top, right, bottom)) 四个参数需要反复调试才能确定。经确定四个参数分别是 1600 760 1830 900，尝试截取和预览图片：
### 解析1Z开头码
left = 350
top = 600
right = 1300
bottom = 730
image_obj1 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
image_obj1.show()
截取成功后可以交给 OCR 了，代码为 tool.image_to_string()
txt1= tool.image_to_string(image_obj1)
print(txt1)
同样，通过方位的调试就可以准确切割到需要的部分进行识别：
left = 560
top = 1260
right = 900
bottom = 1320
image_obj2 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
# image_obj2.show()
txt2 = tool.image_to_string(image_obj2)
# print(txt2)
最后是开票人的识别
left = 1420
top = 1420
right = 1700
bottom = 1500
image_obj3 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
# image_obj3.show()
txt3 = tool.image_to_string(image_obj3)
# print(txt3)
需要确认识别的内容是否正确，如果识别正确率欠佳可以考虑通过图片处理技术消除噪声，也可以去官网下载更高精度的训练包提高识别的正确性
至此，我们成功的识别了总金额、纳税人识别号、开票人三个消息，接下来就通过非常熟悉的 openpyxl 写入Excel，并使用 os 模块实现批量操作即可
workbook = Workbook()
sheet = workbook.active
header = ['总金额', '纳税人识别号', '开票人']
sheet.append(header)
sheet.append([txt1, txt2, txt3])
workbook.save(GetDesktopPath() + r'\汇总.xlsx')
综上，整个需求就成功实现，从效果来看还是非常不错的！完整源码可由文中代码组合而成（已全部分享在文中），感兴趣的读者可以自己尝试！
最后想说的是，其实本文的案例可以衍生出很多实用的办公自动化脚本，例如
大家有类似的需求也可以在文章下面留言，我们之后会优先考虑相关的学习案例。
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