作者 | 欣一
来源 |Python爱好者集中营
不久前，复旦大学一名博士生写了130行Python人民日报微信官方账号广泛报道了批量识别核酸截图的代码和故事，称赞其将所学知识技术应用到现实生活中，大大降低了人力投入，提高了效率。它被使用OCR技术识别图表中的数据，但对于不懂技术的童鞋不懂如何操作，所以今天小边做了一个UI一键提取图片中的数据。
首先，我们需要安装easyocr模块，通过pip命令
pipinstalleasyocr而用来制作UI界面框架小编选择PyQt框架，因为它支持手动绘制控件，可以动态加载，我们在Pycharm当中添加上QtDesigner界面设置作为外部工具生成ui步骤如下
完成一系列配置后，我们打开它QtDesigner的初始界面，整体的过程就是将我们需要的控件拖到界面当中即可，
我们希望最终的功能是在上传图片后点击开始提取数据按钮。后端代码可以识别上传图片中的数据，并保存数据Excel将其下载到桌面上，并在程序运行结束后弹出提示框。UI界面设计如下
代码如下：
#上传本地图片 defuploadImages(self): globalimgNamepath_list#图片路径他地方引用图片路径，将其设置为全局变量 #弹出文件选择框，第一个返回值imgName记录所选文件路径 文件名，第二个返回值imgType记录文件类型 #QFileDialog第一个参数是上下文，第二个参数是弹框的名称，第三个参数是默认打开的路径，第四个参数是所需的格式 imgNamepath_list,imgType=QFileDialog.getOpenFileNames(self.ui,"上传文件",r"C:\Users","*.png;;*.jpg;;AllFiles(*)") #print("imgNamepath_list:",imgNamepath_list) #显示所选图片的路径 self.ui.lineEdit.setText(",".join(imgNamepath_list))我们将在文本框中打印图片的所有路径，当我们点击开始按钮时，尝试提取上传图片中的数据。上传的图片如下：
我们需要提取姓名、出生日期、地址信息等，代码如下
data=[] forimgNamepathinimgNamepath_list: content=ocr.readtext(f'{imgNamepath}',detail=0) print(f"正在识别：{imgNamepath}") name=content[0][4:] gender=content[1][-1] country=content[2][-1] date_of_birth=content[-5] address=content[-4][4:] content[-3] id_number=content[-1] data.append([name,gender,country,date_of_birth,address,id_number])最后，我们保存了数据Excel表格当中并且放置在桌面上，代码如下：
df=pd.DataFrame(data,columns=["姓名","性别","民族","出生","住址","身份证号"]) df.to_excel(r"C:\Users\PC120\Desktop\识别结果.xlsx",index=False)当所有任务完成时，提示框将弹出，提示任务已完成，代码如下：
msg_box=QMessageBox(QMessageBox.Information,'完成',提取完成，QMessageBox.Yes) msg_box.exec_()最后，让我们来看看最终的效果
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