python批量识别图片，只提取名字和身份证号，存储表格，其他文字全部去掉。

在Python中，要批量处理图片并从其中提取特定信息（如姓名和身份证号码），你可以使用OCR (Optical Character Recognition，光学字符识别) 技术结合Pandas库来组织数据。以下是一个简化的步骤：

1. 安装必要的库：首先需要安装`pytesseract`（Google Tesseract OCR引擎的Python接口）、`opencv-python`（图像处理库）和`pandas`（用于数据分析和数据结构）。

   pip install pytesseract opencv-python Pillow pandas

2. 使用OCR技术：利用`pytesseract.image_to_string()`函数读取图片，并从中识别文本。

import cv2
import pytesseract
from PIL import Image
import pandas as pd

def extract_text(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 对灰度图像进行预处理，例如二值化、降噪等
    processed_img = preprocess_image(gray_img)
    text = pytesseract.image_to_string(processed_img, lang='chi_sim')  # 语言设置为简体中文
    return text

# 自定义的预处理函数，可根据实际需求调整
def preprocess_image(img):
    # 这里可以添加更复杂的图像处理步骤，如Otsu's thresholding等
    return img

# 遍历图片目录，提取信息并保存到DataFrame
image_dir = 'path/to/images'
data = []
for filename in os.listdir(image_dir):
    if filename.endswith(('.jpg', '.png')):
        text = extract_text(os.path.join(image_dir, filename))
        # 提取姓名和身份证号的位置取决于你的图片格式和布局，这里假设姓名在前，身份证号在后
        name = text.split('姓名：')[0].strip()
        id_number = text.split('身份证号：')[1].strip().replace(' ', '')
        data.append({'Name': name, 'ID Number': id_number})

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('output.csv', index=False)  # 存储为CSV文件