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办公利器!用Python批量识别发票并录入到Excel表格

办公利器!用Python批量识别发票并录入到Excel表格

作者: Python研究者 | 来源:发表于2021-06-24 16:32 被阅读0次

    辰哥今天来分享一篇办公干货文章:用Python批量识别发票并录入到Excel表格。对于财务专业等学生或者公司财务人员来说,将报账发票等汇总到excel简直就是一个折磨

    尤其是到年底的时候,公司的财务人员面对一大堆的发票简直就是苦不堪言。正好我们学会了Python,我们应该将Python的优势发挥起来。$#

    01.场景描述

    这里有以四张发票为例(辰哥网上搜的),将发票图片放到pic文件夹下。

    image

    随便打开一张发票

    image

    提取目标:金额名称纳税人识别号开票人

    image

    最后将每一张发票的这四个内容保存到excel中:

    image

    02.准备环境

    需要用到的库如下:

    from PIL import Image as PI
    import pyocr
    import pyocr.builders
    from cnocr import CnOcr
    
    

    安装的命令如下:

    pip install pyocr
    pip install cnocr
    

    发票中含有中文内容,我们需要对图片中的中文进行识别,那么 cnocr 是一个不错的选择。

    提示:安装好上面的库之外,还需要安装额外的exe文件,不然会出现下面这种错误

    image

    需要安装的exe文件:

    1. ImageMagick

    2. tesseract-OCR

    这两个软件的安装过程就不再赘述了,大家可以自行搜索教程进行安装。

    03.提取内容

    下面以其中一张图片为例,讲解如何提取目标内容:金额名称纳税人识别号开票人

    image

    读取图片:pic/pic1.jpg

    tool = pyocr.get_available_tools()[0]
    img_url = "pic/pic1.jpg"
    with open(img_url, 'rb') as f:
        a = f.read()
    new_img = PI.open(io.BytesIO(a))
    

    1.提取金额

    需要截取到发票中金额的位置

    ## 金额
    left = 741
    top = 420
    right = 850
    bottom = 445
    image_text1 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
    #展示图片
    image_text1.show()
    

    这里的left、top、right、bottom的数值是通过多次修改定位而来。大家根据自己的发票内容去定位即可。

    image

    接着将图片中的数字提取出来

    image

    同样的,下面继续提取:名称

    2.提取名称

    left = 155
    top = 450
    right = 450
    bottom = 470
    image_obj2 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
    image_obj2.show()
    
    image

    这里的名称是中文的,咱们不能再像提取金额(数字)操作。需要使用到cnocr去将图片中的中文取出。

    image_obj2.save("tmp.jpg")
    ocr = CnOcr()
    res = ocr.ocr("tmp.jpg")
    print("".join(res[0]))
    
    image

    3.提取纳税人识别号

    #纳税人识别号
    left = 155
    top = 470
    right = 450
    bottom = 490
    image_text3 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
    #展示图片
    image_text3.show()
    
    image
    txt3 = tool.image_to_string(image_text3)
    print(txt3)
    

    将图片中的纳税人识别号提取出来,结果如下:

    image

    4.提取开票人

    left = 528
    top = 550
    right = 670
    bottom = 600
    image_obj4 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
    image_obj4.show()
    
    image
    image_obj4.save("tmp.jpg")
    ocr = CnOcr()
    res = ocr.ocr("tmp.jpg")
    print("".join(res[0]))
    

    由于有中文,咱们这里同样和提取名称一样,使用cnocr将图片中的中文取出。

    image

    ok这样我们就将发票中的四个目标内容提取出来,接着将文件夹pic下的所有发票,进行识别将内容保存到excel。

    04.批量识别发票并保存到excel

    在读取图片之前,先将上面的四个操作封装成函数,方便每一种发票对象进行调用。

    image

    读取文件夹下的所有图片。

    filePath = 'pic'
    pic_name = []
    for i,j,name in os.walk(filePath):
        pic_name = name
    for i in pic_name:
        print(i)
    
    image

    开始进行识别,并将结果写入到excel中。

    for i in pic_name:
        img_url = filePath+"/"+i
        with open(img_url, 'rb') as f:
            a = f.read()
        new_img = PI.open(io.BytesIO(a))
        ## 写入csv
        outws.cell(row=count, column=1, value=text2(new_img))
        outws.cell(row=count, column=2, value=text3(new_img))
        outws.cell(row=count, column=3, value=text1(new_img))
        outws.cell(row=count, column=4, value=text4(new_img))
        count = count + 1
    outwb.save("发票汇总-李运辰.xls")  # 保存结果
    

    最后保存为:发票汇总-李运辰.xls,其结果如下:

    image

    05.发票验证真伪

    在辰哥的交流群里,和小伙伴聊到这个内容时,小伙伴建议可以加一个功能:发票验证真伪

    image

    所有在上面的开始识别之前(自己公司的发票可能不需要查验这步),先调用一下第三方的接口,对发票进行识别,识别通过之后再将其提取发票中目标内容。

    1.申请百度AI应用

    image

    2.获取token

    # client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK
    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【官网获取的AK】&client_secret=【官网获取的SK】'
    response = requests.get(host)
    if response:
        print(response.json()['access_token']
    

    这里的client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK,是上面申请好应用即可获取

    3.查验

    image

    咱以这张图片为例,进行查验

    image

    其中的发票类型对应如下:

    image

    结果如下:

    image

    感觉这个结果查询不是很好(不详细)。下面还可以去税务局查询

    4.税务局查询发票

    image

    同样以这张图片为例,进行查验

    image

    填写好信息点击查验,结果如下:

    image

    再税务局查验更加清晰。读者可以根据自己的情况去选择自己的方式去查验。

    06.小结

    本文基本就成功实现目标要求,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!

    一定要动手尝试****!一定要动手尝试****!一定要动手尝试!

    最后想说的是,其实本文的案例可以应用再其他方面,例如

    • 批量计算发票金额汇总

    • 根据发票类型批量分类

    • ........

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