python在图片中提取表格的代码

提取表格的代码需要使用一些图像处理和OCR（光学字符识别）技术，比较复杂。以下是一个简单的示例代码，可以通过opencv库读取图片，对图片进行处理并使用pytesseract库进行OCR识别：

import cv2
import numpy as np
import pytesseract

# 读取图片
img = cv2.imread('table.jpg')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 图像二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 获取水平和垂直方向的结构元素
h_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (50,1))
v_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,50))

# 对图像进行膨胀操作，增强表格线条
h_img = cv2.dilate(thresh, h_kernel, iterations=1)
v_img = cv2.dilate(thresh, v_kernel, iterations=1)

# 对水平和垂直方向的线条进行合并
mask = cv2.bitwise_and(h_img, v_img)

# 查找表格轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 用矩形框标记表格轮廓
for contour in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)

# 对标记的表格进行OCR识别
text = pytesseract.image_to_string(img)

# 输出识别结果
print(text)

# 显示识别结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，以上示例代码并不是通用的，只适用于特定的图片和表格样式，需要根据实际情况进行调整和改进。