python将图片批量判断单元格和图片名字写入excel表格

在Python中，可以使用Pandas库处理Excel数据，OpenCV库读取和操作图片，以及Tesseract OCR（光学字符识别）库来进行文本识别。批量判断单元格和图片内容并写入Excel的过程大致分为以下几个步骤：

1. 导入所需库：

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

2. 定义读取图片和识别文字的功能：

def read_and_ocr(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    text = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(gray), lang='chi_sim') # 中文识别
    return text

# 如果需要检查单元格，这里假设已经有一个包含图片路径和对应单元格位置的数据集df

3. 遍历图片文件夹，读取图片并识别文字：

images_folder = 'your_image_directory'
results = {}

for image_name in os.listdir(images_folder):
    image_path = os.path.join(images_folder, image_name)
    result_text = read_and_ocr(image_path)
    results[image_name] = result_text

# 假设你的DataFrame列名为'ImagePath'和'CellContent'
df['CellContent'] = df['ImagePath'].map(results)

4. 将结果写入Excel：

df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 保存到新的Excel文件