Python 图片表格转 Excel
在日常开发中，经常会遇到将图片表格转换为 Excel 的需求。本文将向新手开发者介绍如何使用 Python 实现这一功能。
整体流程：
- 读取图片表格；
- 提取表格中的数据；
- 创建 Excel 文件；
- 将数据写入 Excel 文件；
- 保存 Excel 文件。
下面将详细介绍每个步骤的具体操作，以及相应的代码和注释。
步骤一：读取图片表格
首先，我们需要使用 Python 的库来读取图片表格。常用的库有 OpenCV 和 Pandas。在这里，我们选择使用 OpenCV。
import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread("table.png")
步骤二：提取表格中的数据
接下来，我们需要使用图像处理算法来提取图片表格中的数据。这里我们使用 pytesseract 库来进行文字识别。
import pytesseract
# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用 pytesseract 进行文字识别
data = pytesseract.image_to_string(gray, lang='eng')
步骤三：创建 Excel 文件
在将数据写入 Excel 文件之前，我们需要先创建一个 Excel 文件。这里我们使用 openpyxl 库来进行操作。
from openpyxl import Workbook
# 创建一个新的 Excel 文件
workbook = Workbook()
# 选择默认的工作表
sheet = workbook.active
步骤四：将数据写入 Excel 文件
接下来，我们将提取到的数据写入 Excel 文件中的工作表。
# 将数据按行和列写入工作表
for i, row in enumerate(data.split('\n')):
for j, value in enumerate(row.split('\t')):
sheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=value)
步骤五：保存 Excel 文件
最后，我们将保存 Excel 文件，并命名为指定的文件名。
# 保存 Excel 文件
workbook.save("table.xlsx")
至此，我们已经完成了图片表格转换为 Excel 的整个过程。下面是一个使用甘特图表示的任务时间安排：
gantt
title 图片表格转换为 Excel 的任务时间安排
dateFormat YYYY-MM-DD
section 任务安排
读取图片表格 :done, 2022-01-01, 1d
提取表格中的数据 :done, 2022-01-02, 2d
创建 Excel 文件 :done, 2022-01-04, 1d
将数据写入 Excel 文件 :done, 2022-01-05, 2d
保存 Excel 文件 :done, 2022-01-07, 1d
下面是一个使用状态图表示的整个过程：
stateDiagram
[*] --> 读取图片表格
读取图片表格 --> 提取表格中的数据
提取表格中的数据 --> 创建 Excel 文件
创建 Excel 文件 --> 将数据写入 Excel 文件
将数据写入 Excel 文件 --> 保存 Excel 文件
保存 Excel 文件 --> [*]
通过以上步骤的介绍，相信你已经了解了如何使用 Python 实现图片表格转 Excel 的功能。希望这篇文章能对你有所帮助！
