python将图片批量判断单元格和图片名字是否一致，一致则写入excel表格

在Python中，你可以使用Pandas库处理Excel数据，OpenCV或PIL库读取和操作图片，以及os模块来遍历文件夹。下面是一个简单的流程：

1. 首先，安装必要的库，如`pandas`, `numpy`, `opencv-python-headless` 或 `Pillow`（如果你还没安装的话）：

   pip install pandas numpy opencv-python-headless pillow

2. 使用os模块获取图片目录及其名称，然后读取每个图片到图像数组中：

   import os
   import cv2
   from PIL import Image

   image_dir = 'path/to/image/directory'
   images = [cv2.imread(os.path.join(image_dir, filename)) for filename in os.listdir(image_dir)]

3. 对于每个图片，你需要将其转换成可以比较的文字描述，例如使用OCR（光学字符识别）技术，这里以Tesseract为例：

   import pytesseract
   pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'  # 设置Tesseract路径

   text_descriptions = [pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(img)) for img in images]

4. 然后打开Excel并创建一个DataFrame，其中一列对应图片名，另一列对应OCR提取的文字：

   import pandas as pd

   df = pd.DataFrame({'Image Name': os.listdir(image_dir), ' OCR Text': text_descriptions})

5. 比较两个列，如果图片名和OCR文字一致，就将它们写入新的Excel文件：

   def check_and_write(row):
       if row['Image Name'] == row[' OCR Text']:
           return True
       else:
           return False

   df['Match'] = df.apply(check_and_write, axis=1)
   matched_df = df[df['Match']]
   matched_df.to_excel('matched_data.xlsx', index=False)