每当有新员工入职，人事小姐姐都要收集大量的工资卡信息，并且生成Excel文档，看到小姐姐这么辛苦，我就忍不住要去帮她了…
于是我用1行代码就实现了自动识别银行卡信息并且自动生成Excel文件，小姐姐当场就亮眼汪汪的看着我，搞得我都害羞了~
第一步：识别一张银行卡
识别银行卡的代码最简单，只需要1行腾讯云AI的第三方库potencent的代码，如下所示。左右滑动，查看全部。?
# pip install potencent
import potencent
# 可以填写本地图片的地址：img_path，也可以填写在线图片的地址：img_url
# 如果2个都填，则只用在线图片
res = potencent.ocr.BankCardOCR(
img_path=r'C:\Users\文件夹\银行卡图片',
img_url='https://python-office-1300615378.cos.ap-chongqing.myqcloud.com/2-free-group.jpg',
configPath=r'配置文件的信息，可以不填，默认是同级目录下的potencent-config.toml')
print(res)
识别后的返回结果，几乎涵盖所有银行卡上肉眼可见的内容。?
{
"CardNo": "621700888888888889",
"BankInfo": "建设银行(01050000)",
"ValidDate": "08/2026",
"CardType": "借记卡",
"CardName": "龙卡通",
"RequestId": "86b70007-3ef5-4b7e-8685-556b0a7df1c9"
}
支持对我国大陆主流银行卡正反面关键字段的检测与识别，包括卡号、卡类型、卡名字、银行信息、有效期。支持竖排异形卡识别、多角度旋转图片识别。支持对复印件、翻拍件、边框遮挡的银行卡进行告警，可应用于各种银行卡信息有效性校验场景，如金融行业身份认证、第三方支付绑卡等场景。
第二步：写入Excel
想把上面这个代码用来识别大量银行卡信息，并且将识别后的返回数据，全部写入Excel文件。
代码如下?
import os
from os.path import join
import pandas as pd
# home_path = "你存放大量银行卡图片的位置"
home_path = r"C:\Users\Lenovo\Desktop\temp\test\card"
res_df = pd.DataFrame()
for (root, dirs, files) in os.walk(home_path):
for file in files:
single_res = potencent.ocr.BankCardOCR(img_path=join(root, file))
single_res = json.loads(single_res.to_json_string())
line_df = pd.DataFrame(single_res, index=[0])
print(line_df)
res_df = res_df.append(other=line_df)
print(res_df)
res_df.to_excel(r"./银行卡信息.xlsx")
新的一年，给大家准备了全新的Python学习资料，送给各位正在学习Python或者还没开始学的小伙伴，包含了Python新手软件工具礼包、基础视频教程/电子书、项目实战电子书/视频教程等等，直接在文末名片自取就好了，希望大家在新的一年学有所成！
运行后的结果如下，会在同级目录下，生成一个Excel文件。
第三步：优化思路
以上代码还可以进一步优化，例如：
- 路径处理改为Path方法，适配更多的平台
- 变量名称更简洁
- index改为序号
但优化的前提是程序能运行成功，大家赶紧去试试吧！
到此这篇关于Python实现批量识别银行卡号码以及自动写入Excel表格步骤详解的文章就介绍到这了,更多相关Python识别银行卡号码内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
