Python предлагает несколько методов создания устройства чтения квитанций, которое включает извлечение соответствующей информации из изображений квитанций или отсканированных документов. Одним из распространенных подходов является использование методов оптического распознавания символов (OCR) для преобразования текста квитанции в машиночитаемый формат. Вот несколько методов, которые вы можете рассмотреть:
-
Tesseract OCR: Tesseract — это популярный механизм оптического распознавания символов, поддерживающий несколько языков. Его можно интегрировать с Python с помощью библиотеки pytesseract, которая предоставляет простой интерфейс для извлечения текста из изображений.
-
OpenCV: OpenCV (библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) — это мощная библиотека Python для обработки изображений и задач компьютерного зрения. Вы можете использовать OpenCV для предварительной обработки изображений квитанций, извлечения текстовых областей и улучшения читаемости символов перед применением OCR.
-
Модели глубокого обучения. Вы можете обучать модели глубокого обучения с помощью таких платформ, как TensorFlow или PyTorch, для создания пользовательских систем распознавания квитанций. Эти модели можно обучать на больших наборах аннотированных данных для извлечения конкретной информации, такой как названия продавцов, суммы покупок или дата и время.
-
Сопоставление шаблонов. Если у вас ограниченный набор форматов квитанций, вы можете использовать методы сопоставления шаблонов для поиска и извлечения информации из определенных областей квитанции. Этот метод хорошо работает, если квитанции имеют единообразный макет.
-
Обработка естественного языка (NLP). Методы NLP можно применять к извлеченному тексту для извлечения структурированной информации, такой как определение названий продуктов, количества и цен. Для этой задачи могут быть полезны такие библиотеки, как NLTK или spaCy.
-
Библиотеки извлечения данных. Существует несколько библиотек Python, специально разработанных для извлечения данных о чеках, например ReceiptParser или Receipt-OCR. Эти библиотеки предлагают предварительно обученные модели и функции для извлечения структурированной информации из квитанций.
Помните, что реализация устройства чтения квитанций предполагает сочетание методов обработки изображений, оптического распознавания символов и извлечения данных. Возможно, вам придется поэкспериментировать с различными методами и настроить их в соответствии с вашими конкретными требованиями.