给定图片有相对规则的表格，利用python编写代码按照表格分割图片

在Python中，我们可以使用PIL（Pillow库的别名）以及其子库如`ImageGrab`来获取屏幕截图，然后结合`tabula-py`库来处理表格数据。下面是一个简单的流程：

1. 安装所需库：

   pip install Pillow tabula-py

2. 使用`PIL`读取图片并识别表格区域：

   from PIL import Image
   import pytesseract

   # 打开图片
   image = Image.open('your_image.png')

   # 对图片进行二值化处理（假设表格区域是白色背景）
   gray_image = image.convert('L')
   threshold = 150  # 可调整阈值
   binary_image = gray_image.point(lambda x: 0 if x < threshold else 255)

   # 使用Tesseract OCR识别表格边缘
   contours = pytesseract.image_to_boxes(binary_image)

3. 根据识别到的轮廓分割表格：

   # 将轮廓转换成坐标列表
   boxes = [tuple(map(int, box.split())) for box in contours.split('\n')]

   # 使用BoxModel分割图片
   from tabula import read_pdf, convert_into
   table_pages = []

   for i, (x, y, w, h) in enumerate(boxes):
       cropped_img = image.crop((x, y, x+w, y+h))
       # 现在cropped_img就是包含表格的一个小图片
       # 使用tabula将每个小图片转换成PDF或CSV等格式的表格数据
       table_page = convert_into(cropped_img, 'output_{i}.csv', output_format='csv')
       table_pages.append(table_page)

4. 结果保存：
每个小图片对应的表格数据已经保存为单独的CSV文件。

注意：这个过程依赖于OCR技术（光学字符识别），如果表格中的文字不够清晰或者有干扰，识别效果可能会受到影响。此外，`tabula-py`对表格布局有一定的要求，如果表格不是严格的行和列结构，可能需要额外的预处理步骤。