OCR利刃出鞘：用Python解锁课表图片电子化

人工智能

2024-02-15 14:28:10

光学字符识别 (OCR)：释放印刷文本的无穷潜力

踏入数字化的世界，光学字符识别 (OCR) 技术正以前所未有的方式革新着信息处理。它赋予计算机“阅读”印刷文本并将其转换成可编辑数字格式的非凡能力，为各行各业开辟了无限可能。

教育领域的革命

OCR 技术在教育领域尤为耀眼，为学生、教师和管理人员提供了自动化传统数据输入任务的强大工具，这些任务通常耗时且容易出错。OCR 可轻松将课程表、成绩单和考试卷扫描为可编辑格式，释放人力，让他们专注于更具战略性的工作。

开启 OCR 之旅

准备踏上 OCR 之旅吗？我们使用功能强大的 Python 库——Pillow 和 Pytesseract 来探索其无穷潜力。Pillow 负责图像处理，而 Pytesseract 则负责提取图像中的文本。

安装所需的库：

pip install Pillow pytesseract

获取你要转换的课表图片，确保图像清晰，文本可读。

from PIL import Image
import pytesseract

# 加载课表图片
image = Image.open("timetable.png")

# 执行 OCR
text = pytesseract.image_to_string(image)

恭喜！你已成功从图像中提取了文本。不过，文本可能还包含一些不必要的字符，如换行符和空格。让我们对其进行清理：

# 去除换行符和空格
cleaned_text = text.replace("\n", "").replace(" ", "")

语法解析的艺术

有了干净的文本，现在我们运用语法解析技巧来提取有价值的信息。对于课表，我们需要关注日期、时间和课程。

import re

# 匹配日期和时间
date_time_pattern = r"(\d{2}/\d{2}/\d{4})[^\d]*(\d{2}:\d{2})-(\d{2}:\d{2})"
matches = re.findall(date_time_pattern, cleaned_text)

# 匹配课程
course_pattern = r"[^\d]*([A-Za-z0-9]+)"
courses = re.findall(course_pattern, cleaned_text)

将提取的信息组织到数据结构（如字典或数据框）中，以便于进一步处理和可视化。

成果展示

现在，我们得到了一个结构化的数据集，包含了日期、时间和课程。利用这些数据，你可以创建交互式可视化、生成电子日历或执行其他有价值的任务。

OCR 的无尽可能

OCR 技术的应用远不止课表转换。它还可以在其他领域大显身手：