在日常工作中，我們經(jīng)常會遇到需要從圖片中提取表格數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理的情況。手動將圖片中的表格轉(zhuǎn)換為Excel是一項(xiàng)費(fèi)時費(fèi)力的工作，但幸運(yùn)的是，借助Python的圖像識別和數(shù)據(jù)處理庫，我們可以輕松地自動化這

在日常工作中，我們經(jīng)常會遇到需要從圖片中提取表格數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理的情況。手動將圖片中的表格轉(zhuǎn)換為Excel是一項(xiàng)費(fèi)時費(fèi)力的工作，但幸運(yùn)的是，借助Python的圖像識別和數(shù)據(jù)處理庫，我們可以輕松地自動化這個過程。

首先，我們需要安裝必要的Python庫，包括OpenCV和Pillow用于圖像處理，以及pytesseract用于OCR（光學(xué)字符識別）功能。可以使用pip命令來安裝這些庫：

```

pip install opencv-python

pip install pillow

pip install pytesseract

```

接下來，我們需要將圖片加載到Python程序中。使用OpenCV庫可以實(shí)現(xiàn)這一步驟：

```python

import cv2

image ('table_')

```

然后，我們需要對圖片進(jìn)行預(yù)處理，以便更好地識別表格。這包括調(diào)整大小、灰度化、二值化等步驟：

```python

import cv2

# 調(diào)整圖片大小

resized_image (image, (800, 600))

# 灰度化

gray_image (resized_image, _BGR2GRAY)

# 二值化

_, threshold_image (gray_image, 0, 255, _BINARY_INV _OTSU)

```

接下來，我們可以使用pytesseract庫對經(jīng)過預(yù)處理的圖片進(jìn)行OCR識別，提取出表格中的文本信息：

```python

import pytesseract

# 設(shè)置tesseract的安裝路徑

_cmd r'C:Program FilesTesseract-OCR esseract.exe'

text _to_string(threshold_image)

```

最后，我們可以將提取出的文本信息轉(zhuǎn)換為Excel表格并保存：

```python

import openpyxl

# 創(chuàng)建一個新的Excel工作簿

workbook ()

sheet

# 將文本信息按行和列分割，并寫入Excel表格

rows text.split('

')

for i, row in enumerate(rows):

columns row.split(' ')

for j, column in enumerate(columns):

sheet.cell(rowi 1, columnj 1, valuecolumn)

# 保存Excel表格

('converted_table.xlsx')

```

通過以上步驟，我們成功地將圖片中的表格轉(zhuǎn)換為Excel，并保存為一個新的文件"converted_table.xlsx"。這樣，我們就可以方便地對表格數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的處理和分析。

總結(jié)：

本文介紹了使用Python將圖片中的表格轉(zhuǎn)換為Excel的方法。通過圖像預(yù)處理和OCR識別，我們可以輕松地提取出表格中的文本信息，并將其轉(zhuǎn)換為Excel表格進(jìn)行保存。這個方法在數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析方面具有很大的實(shí)用性，可以提高工作效率并減少人工錯誤。