python提取图片文件名字

你可以使用Python中的os模块来提取图片文件的文件名。首先，你需要导入os模块，然后使用os.listdir()函数来获取指定目录下所有文件的文件名，最后使用字符串的.endswith()方法来筛选出以指定后缀名（如.jpg、.png等）结尾的文件名。

下面是一个示例代码：

import os

# 指定目录路径
path = '/path/to/directory'

# 获取目录下所有文件名
files = os.listdir(path)

# 筛选出以.jpg或.png结尾的文件名
image_files = [file for file in files if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png')]

# 打印所有符合条件的文件名
for image_file in image_files:
    print(image_file)

在上面的代码中，你需要将/path/to/directory替换为你想要提取文件名的目录路径。运行代码后，它将打印出所有以.jpg或.png结尾的文件名。

相关问题

python识别图片，提取名字和身份证号，其他不需要去掉，存放到表格

在Python中，要识别图片并提取其中的人脸及其相关信息（如姓名和身份证号码），通常需要结合多种库和技术。首先，你需要安装`opencv-python`库来处理图像，`face_recognition`库用于人脸识别，以及可能还需要OCR技术（如Tesseract）来识别文字。

以下是一个简化的步骤：

1. 安装所需库：

   pip install opencv-python face_recognition pytesseract pillow

2. 使用人脸检测（例如Haar级联分类器）找到图片中的人脸：

   import cv2
   from PIL import Image

   img = cv2.imread('image.jpg')
   gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   faces = face_recognition.face_locations(gray)

3. 对每个找到的人脸应用面部识别，获取特征向量：

   face_encodings = face_recognition.face_encodings(img, known_face_locations=faces)

4. 使用OCR识别身份证号码（假设已经有一张包含身份证号码的模板图片作为对比）：

   import pytesseract
   pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'  # 设置Tesseract路径
   id_numbers = []
   for encoding in face_encodings:
       results = pytesseract.image_to_data(Image.fromarray(img), output_type=pytesseract.Output.DICT)
       for result in results["text"]:
           if "身份证" in result:  # 这里只是一个简单的匹配条件，实际应用可能需要更精确的识别
               id_numbers.append(result.split(" ")[0])

5. 提取到的信息保存到CSV或其他表格文件中：

   import csv

   with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
       writer = csv.writer(file)
       writer.writerow(['Name', 'ID Number'])
       for i, name in enumerate(faces):
           writer.writerow([name[0], id_numbers[i]])

请注意，这只是一个基本示例，并未涵盖所有细节。实际操作中可能需要预处理图像、多人脸识别、错误处理等。此外，准确识别身份证号码涉及到复杂的OCR技术，对于非结构化文本的识别可能存在误差。

python识别图片，只提取名字和身份证号，存储到表格，其他内容全部去掉。

在Python中，为了实现这个需求，你可以使用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术来识别图片中的文本，特别是姓名和身份证号码。一种常用的方法是结合`pytesseract`库（基于Tesseract OCR引擎）和`PIL`（Python Imaging Library）来读取图像，并使用正则表达式处理识别结果。

首先，你需要安装必要的库，可以使用pip进行安装：

pip install pytesseract opencv-python Pillow regex

然后编写一个简单的脚本，如下所示：

import cv2
import pytesseract
import re

def extract_text(image_path):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_path)
    
    # 转换为灰度图并进行预处理
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用Otsu's二值化
    _, thresh = cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

    # 进行OCR识别
    text = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='chi_sim')  # 使用简体中文语言模型

    # 提取姓名和身份证号（假设身份证号长度固定）
    name_pattern = r'[姓名]+'
    id_number_pattern = r'\d{6}(?:\d{4})?(?:\d{2})*(?:[xX]\d{1})?'
    name = re.search(name_pattern, text).group(0) if name_pattern.search(text) else ''
    id_number = re.search(id_number_pattern, text).group(0) if id_number_pattern.search(text) else ''

    return name, id_number

# 示例
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
name, id_number = extract_text(image_path)
# 将结果存储到CSV或Excel文件，这里仅作展示
with open('output.csv', 'a', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow([name, id_number])

#