python将图片批量判断单元格内容和图片名称是否一致，一致则写入excel表格

在Python中，你可以使用Pandas库来操作Excel表格，OpenCV或PIL库来处理图像，以及Tesseract OCR（光学字符识别）工具来读取图片中的文字。以下是一个简单的流程：

1. 导入库：

import pandas as pd
from PIL import Image
import pytesseract

2. 准备数据：
- 创建一个空的数据框，用于存储结果：

df_results = pd.DataFrame(columns=['Image Name', 'Cell Content'])

- 获取所有图片文件名（假设在一个特定目录下）：

image_names = [f for f in os.listdir('image_directory') if f.endswith('.jpg')]

3. 遍历每个图片文件：

for image_name in image_names:
    # 使用OCR读取图片中的文本
    cell_content = pytesseract.image_to_string(Image.open(f'image_directory/{image_name}'))

    # 检查图片内容是否与文件名一致
    if cell_content.lower() == image_name.split('.')[0].lower():
        df_results = df_results.append({'Image Name': image_name, 'Cell Content': cell_content}, ignore_index=True)

4. 写入Excel：

df_results.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 将结果写入名为'output.xlsx'的新或已有工作簿

注意：这个过程依赖于OCR准确度，如果图片质量差或文本难以识别，可能会导致匹配错误。此外，这里假设所有的图片都是JPG格式，并且图片中的文字位于可见区域。