OCR指定区域图片自动识别内容重命名软件使用教程

最新推荐文章于 2025-06-15 06:40:25 发布
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软件界面如下：

使用步骤：导入文件夹或者文件，支持jpg,bmp和png三种格式点击开始命名即可

使用注意：

（1）点击工具-取模板，选择一个图片划定自己想要识别的区域，然后点击保存模板

（2）如果OCR没有识别到，则文件名不会命名

（3）如果勾选去除特殊字符，则命名前会去掉非法文件名字符比如:/\>等，如果不勾选，则不会命名，因为识别结果里面特殊字符不能给文件命名

（4）使用前请注意备份文件，以防命名后文件名无法恢复原来文件名

【OCR区域识别工具】OCR指定区域图片自动识别内容重命名软件使用教程，基于WPF和阿里云的完整实现步骤
bbyn24955的博客
01-21 1534
该软件能够帮助用户方便地选择图像中的指定区域，利用阿里云强大的 OCR 技术自动识别该区域的内容，并根据识别结果对图像文件进行重命名，从而极大地提高文件管理的效率和准确性，为用户节省时间和精力，适用于各类需要对图像信息进行精细化管理和处理的工作场景，如财务、档案管理、行政管理等领域。特别是在某些特定业务场景下，用户可能只关心图像中某个特定区域的信息，例如发票中的金额区域、证件中的姓名区域等。此教程为你提供了一个基础的实现框架，可根据自己的技术能力和需求，对软件的功能和界面进行进一步的扩展和细化。
【图片OCR内容改名】如何OCR指定区域图片自动识别内容给图片重命名的实现教程，基于WPF和腾讯云的实现方案
bbyn24955的博客
03-10 914
在日常工作和生活场景中，我们常常会接触到大量带有文字信息的图片，例如证件照片、票据图片、带有标识的文档图片等。当需要对大量图片进行管理时，传统的根据拍摄时间或编号命名图片的方式，很难快速准确地定位和区分特定的图片。基于此，开发一个基于WPF界面框架，结合腾讯云OCR服务，实现指定区域图片自动识别内容并给图片重命名的工具就显得尤为实用。它可以帮助各类企业和个人更高效地管理和利用图片资源，提升工作效率。
【工具教程】批量图片指定区域OCR识别重命名工具，识别图片中内容，根据内容对图片批量重命名，使用场景及注意事项
bbyn24955的博客
05-15 643
本文介绍了一款适用于企业文档管理的软件，其主要功能包括批量处理扫描合同、财务票据、员工证件照、快递单号、入库/出库单据、物流标签以及图书档案的图片，并根据关键信息自动重命名。使用步骤包括设定图片模式、批量加载图片、对识别区域进行采样以及批量识别和修改文件名。注意事项涉及图片质量、文件名规范和识别优化建议，如确保图片清晰度、避免特殊字符、统一命名规则、进行预处理和人工复核等，以提高OCR识别准确率和文件管理效率。
[windows工具]批量OCR指定区域图片自动识别内容重命名软件1.3版本使用教程及注意事项
FL1623863129的博客
06-15 913
顶部菜单栏：包含"菜单"、“工具”、"模式"等选项功能按钮区：导入文件夹、导入文件、开始命名等操作按钮选项设置区：去除特殊符号、区域分隔符等选项文件列表区：显示待处理文件的序号、路径和转换状态状态栏：显示当前处理状态。
pdf指定区域OCR识别重命名工具使用教程
futureflsl的博客
11-12 832
第二：不可能做到100%识别，目前不存在100%识别情况，即使工业上也是不可能的，由于图像复杂性、多样性，光照、倾斜、模糊等，有的可能根本无法识别；（1）选择工具-取模板选择一个pdf文件划定自己需要识别的区域，如果你选择第2页指定区域则软件统一识别所有pdf第2页指定区域。（2）把含有pdf文件的文件夹拖拽到列表即可完成导入，之后点击开始命名就可以了，操作非常简单。第三：为了防止软件在做低效运转，请尽量保持pdf页数越少越好。第一：OCR识别和划定区域有关，识别效果依照实际情况确认；
【校园AI Day-AI workshop】自定义区域OCR识别文件重命名
m0_63642362的博客
06-02 770
【校园AI Day-AI workshop】自定义区域OCR识别文件重命名
[软件工具][windows]OCR指定区域图片自动识别内容重命名软件使用教程
FL1623863129的博客
01-29 4504
（3）如果勾选去除特殊字符，则命名前会去掉非法文件名字符比如:/\>等，如果不勾选，则不会命名，因为识别结果里面特殊字符不能给文件命名。使用步骤：导入文件夹或者文件，支持jpg,bmp和png三种格式点击开始命名即可。（1）点击工具-取模板，选择一个图片划定自己想要识别的区域，然后点击保存模板。（4）使用前请注意备份文件，以防命名后文件名无法恢复原来文件名。（2）如果OCR没有识别到，则文件名不会命名。
Python通过Tesseract-OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）识别图片指定范围内的文字，将识别到的文字作为图片名称进行重命名
m0_62959350的博客
12-25 1715
出差后需要进行出差时上下班打车费的报销，提供的微信支付凭证截图是默认命名，财务姐姐需要根据支付凭证的支付时间进行命名，因临近年底，财务姐姐也比较忙（非常理解），所以我就要自己动手去重命名，我点开文件夹一看，83张支付截图，我得改到猴年马月（夸张一点~其实也不太多），而且都是一些重复性的工作，自己改的话太耗时了，我相信各位程序员都有一个优点，就是“懒” 懒人才会去将复杂的问题简单化，当然我也比较懒， 所以就手撸了文字自动识别的代码将识别到的文字作为图片名称进行重命名。（批量识别修改，太爽了）
【PDF区域识别】PDF文件区域 OCR 识别并自动重命名文件工具的开发总结
bbyn24955的博客
01-19 1279
随着数字化办公的推进，企业需要将纸质文档转化为电子文档并进行有效的组织。对于扫描版的PDF文件，OCR技术是实现文字提取和进一步信息利用的关键。这个工具能够满足企业在数字化转型过程中对PDF文档智能化处理的需求。请根据实际需求对代码进行调整和扩展，例如添加GUI界面、多页处理等功能。同时，要注意代码中的区域选择和重命名逻辑，确保它们符合你的实际需求。
【扫描件图片识别改名】扫描PDF文档指定识别区域，识别固定位置的文字并对文件批量重命名，用Python+飞桨的实现方案
bbyn24955的博客
01-19 1105
飞桨是一个功能强大的深度学习平台，其OCR能力可以帮助我们更好地处理复杂的PDF内容，通过将PDF文件中的特定区域进行OCR识别，提取出所需的文本信息，并将其存储在Excel文件中。该工具的开发具有重要的现实意义，它可以帮助企业、研究机构和个人用户提高数据处理的效率，减少人工操作带来的误差和时间成本，适用于诸如财务报表处理、文档归档、数据挖掘、信息收集等众多领域，为用户提供一种更加智能、高效的数据提取和整理方案。
【扫描件识别改名】批量扫描PDF文档和扫描图片文件指定多个区域文字对文件批量重命名的完整步骤和实现案例教程
bbyn24955的博客
01-20 960
此方案结合了WPF的界面开发能力和飞桨的OCR技术，为用户提供了一个方便的工具，用于批量扫描PDF文档和扫描图片文件指定多个区域文字对文件批量重命名。根据实际需求，可以对代码进行优化和扩展，以满足更复杂的应用场景。在日常办公中，员工经常需要从PDF文件中提取表格数据。手动进行OCR识别、表格提取、重命名和导出操作繁琐且容易疲劳。例如，行政人员处理办公用品采购清单PDF时，每次都要重复这些步骤，自动化工具可大大节省时间。
批量发票图片识别发票号重命名系统ce3.zip
12-25
适合财务人员处理发票归档 一键识别发票，将发票的发票号做为文件名，以后快速找发票方便 发票号识别重命名图片，需要发票日期可以适当的做修改的 具体使用方法： https://blog.youkuaiyun.com/bbyn3316/article/details/110972273
自动识别当前文件夹下图片上的文字【文字识别】
11-10
自动识别软件所在目录下可识别的图片类型，按文件顺序识别，识别结果在当前文件夹下同名txt文件内，可以批量识别（积分不够的私聊我）
批量图片文字提取、文字识别、OCR
12-06
部署环境后，将extraction.exe 放置到需要提取文字的图片文件夹并打开，识别后会将图片文字以图片文字为命名放置到桌面。
【图片自动识别改名】批量图片文字区域识别：以识别内容重命名图片的自动化方案，超简单巨详细
bbyn24955的博客
01-20 1064
企业在产品推广过程中会拍摄大量的产品图片。以一家电子产品制造商为例，他们有数万个不同型号电子产品的宣传图片。通过识别产品的型号、外观特征等进行改名，能够确保图片与产品数据库准确对应，将相关信息导出到表格可以为库存管理、产品更新等提供数据支持。
OCR识别技术的应用：电子资料自动重命名与归档
云盒子企业云盘官方账号，17年专注文档安全
12-28 816
有不少票据或档案中会出现手写签名或字体，云盒子科技通过不断研究，为提高的OCR 识别的智能性与准确率，加入AI进行辅助，提高不规则表单、手写表单的识别准确率，满足各行各业对档案的识别要求。OCR识别技术常常应用于识别PDF、票据、证件、表单、车牌等，而今天我们主要探讨云盒子企业云盘中关于OCR识别技术的应用场景之一：纸质文档电子化的OCR识别智能归档工作。5、识别字符：这是OCR最核心的部分，涉及到深度学习、CNN等复杂的技术和算法，使用训练好的模型对的新的字符图像进行识别。
【批量图片识别改名】如何自动识别图片文字并命名，一次性识别多张图片内容作为文件名，基于WPF和百度OCR，教你如何实现
03-10 1221
通过本项目，我们成功实现了基于 WPF 和百度 OCR 的图片文字识别重命名功能。利用百度 OCR 的强大文字识别能力，结合 WPF 的界面设计，能够方便地对多张图片进行批量处理。在实际应用中，需要注意百度 OCR 的调用限制和费用问题，同时可以根据需求对界面和功能进行进一步扩展，例如添加进度条、支持更多图片格式等。
**深度学习助力图片重命名——Auto-image-renamer解析**
gitblog_00089的博客
06-14 460
深度学习助力图片重命名——Auto-image-renamer解析 在数字化时代，我们每天都会产生大量的数字图像，无论是工作中的截屏还是生活中的照片，如何高效管理这些图片成为了一个挑战。特别地，当面对成百上千张未命名或以日期命名的图片时，找到所需的一张就像是大海捞针。而“Auto-image-renamer”项目正是解决这一痛点的秘密武器，它利用深度学习技术自动为图片赋予有意义的名字，让您的文件管...
python批量识别图中文字自动命名_批量识别图中文字自动命名，让你1秒找到骚图|python基础教程|python入门|python教程...
weixin_39790528的博客
12-03 386
https://www.xin3721.com/eschool/pythonxin3721/自从上次批量的保存了半佛老师的各种骚图之后：我用Python一键保存了半佛老师所有的骚气表情包，每次做视频，找图就相当的费劲，因为图片太多，每次想要找到固定的图的话。就像大海捞针一样。因为上个版本的代码保存图片是截取部分图片链接进行命名的，所以名称是随机的。所以今天我准备对这些图片重新命名。按照表情包中的文...
帮我写一个脚本，使用Easy OCR 精准高效快速识别图片中的批号，厂家，品名 。并把识别信息重命名识别图片，格式统一为 批号+品名-厂家名称
最新发布
07-11
<think>我们有一个任务：使用EasyOCR从图片中提取批号、厂家和品名，然后根据这些信息重命名图片文件。 步骤： 1. 安装EasyOCR：使用pip安装easyocr包。 2. 编写脚本： a. 导入必要的库：easyocr, os, re（可能用于字符串处理）等。 b. 初始化EasyOCR的reader对象，指定语言（中文和英文，因为可能包含中文和英文字符）。 c. 遍历指定目录下的图片文件（如.jpg, .png等）。 d. 对每张图片，使用EasyOCR进行文字识别。 e. 从识别结果中提取我们需要的信息：批号、厂家、品名。注意：识别结果是一个列表，每个元素是一个包含位置、文字和置信度的元组。我们需要的是文字部分。 f. 如何提取特定信息？这是一个难点，因为OCR返回的是图片中所有的文字，我们需要从中找到批号、厂家和品名。我们可以尝试以下方法： - 使用正则表达式匹配可能符合批号格式的字符串（比如包含数字和字母的组合，可能有固定的前缀或长度）。 - 厂家和品名可能是连续的文本，我们可以通过关键词来定位（例如“厂家：”、“品名：”等），但实际图片中可能没有这样的固定格式。 g. 因此，我们需要用户提供一些模式或者规则，或者我们假设图片中的文字布局是固定的（例如批号在某个位置，厂家在另一个位置）。但这样鲁棒性不高。 h. 另一种思路：我们可以训练一个模型来识别这些实体，但任务要求用EasyOCR，所以我们只能通过文本处理来提取。 考虑到实际情况，我们可能需要用户自定义规则，比如： - 批号可能是由数字和字母组成的特定长度的字符串，且出现在图片的特定区域（比如顶部或底部）。 - 厂家和品名可能出现在图片的某个区域，并且有固定的关键词。 由于问题中没有提供图片的具体样式，我们假设图片中包含了批号、厂家和品名，并且它们的位置相对固定。我们可以通过设置感兴趣区域（ROI）来分别提取不同区域的信息，但这需要知道图片的布局。 在没有布局信息的情况下，我们可以尝试在整个文本中搜索关键词。例如： - 批号：可能包含“批号”、“批”、“LOT”等字样，后面跟着数字和字母的组合。 - 厂家：可能包含“厂”、“公司”、“生产商”等字样。 - 品名：可能包含“品名”、“名称”、“商品名”等字样。 然后，我们可以设计正则表达式来提取这些信息。 3. 根据提取到的信息，构建新的文件名：批号+品名-厂家名称（注意去除非法文件名字符）。 4. 重命名图片文件。 由于不同的图片可能有不同的排版，这个脚本可能无法对所有图片都完美工作。因此，我们需要用户根据实际情况调整规则。 下面是一个示例脚本框架： 注意：由于EasyOCR识别中文需要下载模型，第一次运行时会自动下载，请确保网络畅通。 步骤详细代码： 1. 安装：在命令行中执行 `pip install easyocr` 2. 编写脚本（假设为rename_images.py）：</think>以下是使用EasyOCR编写脚本提取图片中的批号、厂家和品名信息，并实现文件重命名的完整解决方案： ### 解决方案步骤 #### 1. 安装依赖库 ```bash pip install easyocr opencv-python ``` #### 2. Python脚本代码 ```python import easyocr import os import re import cv2 def extract_and_rename(image_folder): # 初始化EasyOCR阅读器（支持中英文） reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en']) # 定义正则匹配规则 batch_pattern = re.compile(r'(批号|批次|LOT|Batch)[\s：:]*([\w\d]+)') factory_pattern = re.compile(r'(厂家|制造商|生产商|Factory)[\s：:]*([\u4e00-\u9fa5\w\d]+)') product_pattern = re.compile(r'(品名|产品名称|Product)[\s：:]*([\u4e00-\u9fa5\w\d]+)') for filename in os.listdir(image_folder): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): img_path = os.path.join(image_folder, filename) # 使用OpenCV读取图像（提高识别准确率） img = cv2.imread(img_path) # 执行OCR识别 results = reader.readtext(img, detail=0) full_text = " ".join(results) # 提取关键信息 batch_no = batch_pattern.search(full_text) factory = factory_pattern.search(full_text) product = product_pattern.search(full_text) # 构建新文件名 new_name = "" if batch_no: new_name += batch_no.group(2) + "_" if product: new_name += product.group(2) + "-" if factory: new_name += factory.group(2) # 处理未识别的情况 if not new_name: print(f"未识别到关键信息: {filename}") continue # 重命名文件 new_filename = f"{new_name}{os.path.splitext(filename)[1]}" os.rename(img_path, os.path.join(image_folder, new_filename)) print(f"已重命名: {filename} -> {new_filename}") if __name__ == "__main__": extract_and_rename("./images") # 替换为你的图片目录路径 ``` ### 关键功能说明 1. **OCR识别优化**： - 使用`cv2.imread()`代替直接路径读取，提高图像处理稳定性 - 同时启用中英文识别引擎(`ch_sim`和`en`) 2. **信息提取逻辑**： ```python # 批号识别（支持多种关键词） (批号|批次|LOT|Batch)[\s：:]*([\w\d]+) # 厂家识别（匹配中文+数字/字母） (厂家|制造商|生产商|Factory)[\s：:]*([\u4e00-\u9fa5\w\d]+) # 品名识别 (品名|产品名称|Product)[\s：:]*([\u4e00-\u9fa5\w\d]+) ``` 3. **文件名格式**： `批号+品名-厂家名称` 示例： ``` A2023001_青霉素-北京制药厂.jpg ``` ### 使用说明 1. 创建图片目录（如`./images`） 2. 将脚本保存为`ocr_rename.py` 3. 运行命令： ```bash python ocr_rename.py ``` 4. 查看输出日志： ``` 已重命名: img001.jpg -> A2023001_青霉素-北京制药厂.jpg 已重命名: img002.jpg -> B2023002_阿司匹林-上海药业.jpg ``` ### 常见问题处理 - **识别率优化**： - 对于模糊图片，在OCR前添加图像预处理： ```python gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) ``` - 调整`reader.readtext()`参数： ```python results = reader.readtext(img, contrast_ths=0.3, adjust_contrast=0.7, width_ths=0.7) ``` - **特殊字符处理**： ```python # 在重命名前清理非法字符 new_filename = re.sub(r'[\\/*?:"<>|]', "", new_filename) ``` ### 性能建议 1. 批量处理100+图片时，启用GPU加速： ```python reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'], gpu=True) ``` 2. 对于固定格式图片，可添加ROI区域检测： ```python # 只检测图片特定区域（示例坐标） roi = img[100:500, 200:800] results = reader.readtext(roi) ``` > 注：实际识别效果取决于图片质量和文本清晰度，建议先在小样本上测试[^1]。正则表达式可根据实际出现的字段调整关键词列表。
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