使用OCR技术可将图片表格转为Excel。依次采用在线工具、桌面软件、手机APP或Python编程实现,确保图片清晰,通过识别文字与结构生成可编辑文件,适用于不同场景需求。

如果您有一张包含表格数据的图片,但需要将其转换为可编辑的Excel文件以便进行数据分析或修改,则可以通过以下方法实现。这些方法利用工具和技术将图像中的文字和表格结构识别并转化为Excel支持的格式。
在线OCR(光学字符识别)工具能够识别图片中的文字内容,并将其导出为Excel文件。这类工具操作简单,适合快速处理少量图片。
1、打开一个支持图片转Excel的在线OCR网站,例如i2OCR、OnlineOCR或Smallpdf。
2、点击“选择文件”按钮,上传需要转换的图片文件,确保图片清晰且表格边框明显以提高识别准确率。
3、在输出格式选项中选择“Microsoft Excel (.xlsx)”作为目标格式。
4、点击“开始转换”按钮,等待系统完成识别过程。
5、下载生成的Excel文件,并用Excel程序打开检查内容是否完整。
专业OCR软件如ABBYY FineReader、Adobe Acrobat Pro DC具备更强的表格识别能力,适用于复杂表格或多页图片转换。
1、安装并启动OCR软件,选择“图像转Excel”功能模块。
2、导入需要转换的图片文件,支持JPG、PNG、BMP等多种图像格式。
3、软件会自动分析图片中的表格结构,用户可手动调整识别区域以提升精度。
4、设置导出格式为“.xlsx”,然后执行转换命令。
5、保存生成的Excel文件到指定目录,随后进行数据核对与修正。
移动端应用如“白描”、“掌上识别王”或“Microsoft Lens”提供便捷的拍照转Excel功能,适合现场采集数据后立即处理。
1、在智能手机上下载并安装支持表格识别的APP。
2、打开应用,选择“表格识别”功能,拍摄或从相册选取含表格的图片。
3、应用将自动识别表格内容,部分APP支持直接导出为Excel附件并通过邮件发送。
4、点击“导出”按钮,选择Excel格式,保存至手机存储或云盘服务。
5、将文件传输至电脑端,在Excel中打开并进一步编辑。
对于技术人员,可以使用Python结合OpenCV和Pytesseract库实现自定义的图片转Excel流程,尤其适合重复性任务。
1、安装必要的Python库:pip install opencv-python pytesseract pandas openpyxl。
2、编写脚本读取图片,使用OpenCV进行图像预处理,如灰度化、去噪、边缘检测等。
3、调用Pytesseract的image_to_data()函数提取文字及其位置信息,根据坐标关系重建表格结构。
4、将识别结果组织成DataFrame对象,使用pandas的to_excel()方法输出为Excel文件。
5、运行脚本,检查输出文件的准确性,并根据需要优化图像处理参数。
以上就是怎么将图片转excel_图片表格转换为可编辑excel文件方法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
全网最新最细最实用WPS零基础入门到精通全套教程!带你真正掌握WPS办公! 内含Excel基础操作、函数设计、数据透视表等
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号