python文本格式读取图片中的关键字，整理成表格

在Python中，你可以使用图像处理库如PIL（Python Imaging Library）或其更现代的替代品OpenCV，以及文本识别工具如Tesseract（Google的一个开源OCR引擎），结合pandas库来实现这个任务。以下是基本步骤：

1. **安装必要的库**：
- `pip install pillow` 或 `pip install opencv-python`
- `pip install pytesseract`
- 如果需要安装tesseract引擎，访问 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 下载对应语言包并安装。

2. **读取图片**：

   from PIL import Image

   img = Image.open('image.jpg')

3. **使用Tesseract识别文字**：

   import pytesseract
   text = pytesseract.image_to_string(img)

4. **关键词提取**：
对识别出的文字进行清洗（去除标点、空格等），然后提取关键信息（比如通过正则表达式或自然语言处理技术）。这里假设我们只是简单地分割单词作为关键字：

   words = text.split()
   keywords = [word for word in words if word.isalnum()]  # 去除非字母数字字符

5. **创建数据表**：
使用pandas库将关键字存储到DataFrame中，如果想生成表格形式：

   import pandas as pd

   data = {'Keywords': keywords}
   df_keywords = pd.DataFrame(data)

6. **保存到文件**：

   df_keywords.to_csv('keywords.csv', index=False)  # 保存为CSV文件

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能还需要考虑图片预处理（如灰度化、二值化）、识别准确率优化等因素，并根据识别结果的质量调整相应的错误处理和关键词过滤步骤。