本文利用OCR技術和計算機視覺方法，提供了一種從圖檔中提取表格的方法，不僅能夠確定文字資訊的絕對準确，而且還能保證不破壞原來的表格結構，對于喜歡利用微信工作的公司來說極大地提高了工作效率
在工作和生活中，我們時常會遇到這樣的場景：朋友、客戶、同僚或上司為了快速傳遞資訊，經常将表格資料以截圖的形式發送給我們。然而，這樣的圖檔格式卻給我們帶來了諸多不便，尤其是當我們想要繼續編輯這些資料時。盡管市面上有一些自動提取工具，但它們往往隻能提取文字，而無法保證表格的原始結構，這使得我們不得不手動将圖檔中的資訊一一輸入到Excel中。
這個過程不僅無聊且低效，而且容易出錯，極大地影響了我們的工作效率。
然而，現在有了Python自動化工具，我們可以輕松解決這個問題！
Python作為一種強大的程式設計語言，擁有衆多優秀的庫和工具，可以幫助我們實作自動化提取圖檔中的表格資料。通過結合計算機視覺和OCR技術，我們可以編寫程式來精準識别圖檔中的表格，并将其轉換為可編輯的Excel格式。
具體來說，我們可以使用OpenCV庫來處理圖像，通過圖像預處理步驟如灰階化、二值化、降噪等，提高表格資料的識别準确率。然後，利用Tesseract OCR引擎來識别圖檔中的文本，将其轉換為字元串形式。
接下來，是關鍵的一步——識别表格結構。這需要我們利用一些算法和政策來識别表格的行列、單元格等資訊，確定資料的準确性和完整性。這個過程可能需要結合一些自然語言處理和機器學習的技術，以應對不同表格布局和格式的挑戰。
一旦我們成功識别了表格結構，就可以将提取到的資料按照表格形式組織起來，并使用pandas庫将其轉換為DataFrame對象。DataFrame是pandas提供的一個強大的資料結構，它不僅可以友善地存儲和操作表格資料，還可以直接導出為Excel檔案。
最後，我們将DataFrame對象儲存為Excel檔案，就可以得到一份與原始圖檔中表格結構完全一緻的Excel表格了。這樣，我們就可以輕松地對資料進行編輯、分析和處理，大大提高了工作效率。
核心示例代碼
from PIL import Image
import pytesseract
from openpyxl import Workbook
def load_image(image_path):
image = Image.open(image_path)
return image
def convert_to_grayscale(image):
return image.convert("L")
def extract_text(image):
return pytesseract.image_to_string(image)
def extract_table_data(text):
rows = text.strip().split("\n")
table_data = [row.split("\t") for row in rows]
return table_data
def save_as_excel(table_data, output_path):
workbook = Workbook()
sheet = workbook.active
for row_index, row_data in enumerate(table_data, start=1):
for column_index, cell_data in enumerate(row_data, start=1):
sheet.cell(row=row_index, column=column_index, value=cell_data)
workbook.save(output_path)
# 調用示例
image_path = "table_image.jpg"
output_path = "table_data.xlsx"
image = load_image(image_path)
grayscale_image = convert_to_grayscale(image)
text = extract_text(grayscale_image)
table_data = extract_table_data(text)
save_as_excel(table_data, output_path) 
可以看到用這種方式提取到的資訊不僅沒有錯誤，而且還完美的保持了表格的結構
總之，Python自動化工具為我們提供了一種高效、精準的方法，可以一鍵提取圖檔中的表格資料，并将其轉換為可編輯的Excel格式。它不僅可以解決我們手動輸入表格資料的繁瑣問題，還可以保證資料的準确性和完整性。讓我們擁抱Python自動化，告别繁瑣手動輸入的困擾吧！