基于Python的发票批量识别并录入到Excel表格

要实现基于Python的发票批量识别并录入到Excel表格，需要以下步骤：

1. 安装OCR库：在Python中，可以使用Tesseract、PyOCR等OCR库进行文字识别。需要先安装相应的OCR库和语言包。

2. 批量读取发票图片：使用Python中的os库批量读取指定文件夹下的所有发票图片。

3. 图片预处理：对于不同的图片，需要进行不同的预处理，包括二值化、去噪、切割等。

4. 文字识别：使用OCR库对图片进行文字识别，获取发票的信息。

5. 将信息写入Excel表格：使用Python中的pandas库将发票信息写入Excel表格。

下面是一个简单的代码示例：

import os
import pytesseract
import cv2
import pandas as pd

# 设置OCR库路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

# 读取发票图片
img_folder = r'C:\invoices'
img_files = os.listdir(img_folder)

# 定义数据框
data = pd.DataFrame(columns=['Invoice Number', 'Date', 'Amount'])

# 循环处理每张图片
for img_file in img_files:
    # 读取图片
    img_path = os.path.join(img_folder, img_file)
    img = cv2.imread(img_path)

    # 图片预处理
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    opened = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    # 文字识别
    text = pytesseract.image_to_string(opened, lang='chi_sim')

    # 解析发票信息
    invoice_number = ''
    date = ''
    amount = ''
    # TODO: 根据实际情况解析发票信息

    # 将信息添加到数据框
    data = data.append({'Invoice Number': invoice_number, 'Date': date, 'Amount': amount}, ignore_index=True)

# 将数据框写入Excel表格
data.to_excel('invoices.xlsx', index=False)

需要注意的是，发票信息的解析需要根据实际情况进行调整，例如需要根据发票的格式进行切割和匹配。