本文分享一个基于 PDF 的 Python 办公自动化的案例解决，也是某位财务小姐姐提出的真实需求，先来看看需求。
在某个文件夹下有多个 PDF 类型发票
每一张发票 PDF 是纯图片类型，里面的文字信息无法手动复制（事实上大多数发票可以复制部分文字，但我们扔以图片形式来讲解），大致如下图所示：
需要满足的需求是：获取 总金额、纳税人识别号、开票人，即如下三个方框位置：
最后结合批量操作，在获取上述信息后将其存储入 Excel 中！
需求本质是一个图片识别问题，因为 PDF 里的内容是图片类型，无法按常规方法直接把文本抽提出来。解决思路是利用光学字符识别（OCR）将图片中的文字识别出。但同时也需要注意，PDF 毕竟不是图片，为了完成 OCR，除了OCR自身之外还要下载 Ghostscript 和 ImageMagick 用来完成类型转换。已 Windows 系统为例，需要在电脑上安装以下三个软件：
三个软件的下载安装没有特殊的地方（tesseract 配置稍复杂但网络有上诸多教程，这里不再赘述），读者可自行搜索下载及配置，下面讲解代码。首先导入需要的模块：
from wand.image import Image
from PIL import Image as PI
import pyocr
import pyocr.builders
import io
import re
import os
import shutil
具体的模块用途可以参考下面具体代码。其中 wand 和 pyocr 由于是非标准库需要自行额外安装。打开命令行输入：
pip install wand
pip install pyocr
本需求还涉及对接 Excel，可考虑利用 openpyxl 库的 Workbook 用以创建新的 Excel 文件：
from openpyxl import Workbook
需求中的 发票.pdf 放在桌面上。可通过下面基于 os 模块的代码获取桌面路径：
# 获取桌面路径包装成一个函数
def GetDesktopPath():
return os.path.join(os.path.expanduser("~"), 'Desktop')
path = GetDesktopPath() + r'发票.pdf'
获取配置好的 tesseract 便于后面调用：
tool = pyocr.get_available_tools()[0]
通过 wand 模块将 PDF 文件转化为分辨率为 300 的 jpeg 图片形式：
image_pdf = Image(filename=path, resolution=300)
image_jpeg = image_pdf.convert('jpeg')
将图片解析为二进制矩阵：
image_lst = []
for img in image_jpeg.sequence:
img_page = Image(image=img)
image_lst.append(img_page.make_blob('jpeg'))
用 io 模块的 BytesIO 方法读取二进制内容为图片形式：
new_img = PI.open(io.BytesIO(image_lst[0]))
new_img.show()
接下来分别截取需要提取部位字符串的图片了，尽量让图片中只有需要识别的部分，获取识别出来容易简单处理获得需要的内容。
首先以总金额为例，截取图片用 image.crop((left, top, right, bottom)) 四个参数需要反复调试才能确定。经确定四个参数分别是 1600 760 1830 900，尝试截取和预览图片：
### 解析1Z开头码
left = 350
top = 600
right = 1300
bottom = 730
image_obj1 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
image_obj1.show()
截取成功后可以交给 OCR 了，代码为 tool.image_to_string()
txt1= tool.image_to_string(image_obj1)
print(txt1)
同样，通过方位的调试就可以准确切割到需要的部分进行识别：
left = 560
top = 1260
right = 900
bottom = 1320
image_obj2 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
# image_obj2.show()
txt2 = tool.image_to_string(image_obj2)
# print(txt2)
最后是开票人的识别
left = 1420
top = 1420
right = 1700
bottom = 1500
image_obj3 = new_img.crop((left, top, right, bottom))
# image_obj3.show()
txt3 = tool.image_to_string(image_obj3)
# print(txt3)
需要确认识别的内容是否正确，如果识别正确率欠佳可以考虑通过图片处理技术消除噪声，也可以去官网下载更高精度的训练包提高识别的正确性
至此，我们成功的识别了总金额、纳税人识别号、开票人三个消息，接下来就通过非常熟悉的 openpyxl 写入Excel，并使用 os 模块实现批量操作即可
workbook = Workbook()
sheet = workbook.active
header = ['总金额', '纳税人识别号', '开票人']
sheet.append(header)
sheet.append([txt1, txt2, txt3])
workbook.save(GetDesktopPath() + r'汇总.xlsx')
综上，整个需求就成功实现，从效果来看还是非常不错的！完整源码可由文中代码组合而成（已全部分享在文中），感兴趣的读者可以自己尝试！
最后想说的是，其实本文的案例可以衍生出很多实用的办公自动化脚本，例如
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