本篇文章给大家分享的是有关使用Python怎么实现自动提取并收集信息，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
代码实现
导入需要的库，包括百度的api接口跟cv2图像截图图库
import cv2from aip import AipOcr# 读取图片，利用imshow显示图片pic = cv2.imread(r'Y:\cut\img1.png')pic = cv2.resize(pic,None,fx = 0.5, fy = 0.5)cv2.imshow('img',pic)cv2.waitKey(0)截取图片，获取需要的信息,包括以下信息
时间Time
商家business
商品goods
价格money
单号num
# 删除不必要的部分img = pic[210:500, 100:580]# 截取各部分的文字time = pic[400:430, 100:580]business = pic[370:400, 100:580]goods = pic[350:380, 100:580]money = pic[210:300, 100:580]num = pic[460:500, 100:580]# 查看截取的部分是否合适gener_name = ['time','business','goods','money','num']excel_data = {}pd_columns = ["a","b","c","d","e"] # 
定义函数将截取好的图片另存到文件夹
def shotcut_image(args): for index in gener: cv2.imwrite('image/{}.png'.format(args), img)调用百度api接口，实现文字识别
# 导入apiAppID = '24177719'API_Key = 'p8skmRYfHGoVGR4UU03Q5jiM'Secret_Key = 'dyM0tzSILBZu9CFqZ7IkjWwECGaws4xo'cilent = AipOcr(AppID,API_Key,Secret_Key)def get_words(img_name): with open('image/{}.png'.format(img_name), 'rb') as f: result = cilent.basicAccurate(f.read()) return result最后将信息转为Dataframe，利用pandas的to_exccel功能，将数据放到excel里面
def convert_to_dataframe(words): # 构建dataframe result = words['words_result'] for word in result: excel_data.setdefault('a', []).append(word['words'])# 将所有words读取后，取出语句存入exceldef convert_to_excel(): frame = DataFrame(excel_data, columns=pd_columns) # todo 表头需要额外处理，这里指定不设置表头 frame.to_excel('out.xls',index=False, header=False)
Python主要用来做什么
Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。
以上就是使用Python怎么实现自动提取并收集信息，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注编程网行业资讯频道。
