1. 以下面的图片为例

2. python环境需要的依赖包

import os
import re
import pytesseract
from tkinter import Tk, filedialog
from PIL import Image, ImageOps
import pandas as pd

3. 创建交互式窗口

# 创建Tkinter窗口
root = Tk()
root.withdraw()  # 隐藏主窗口

# 弹出选择文件夹对话框
folder_path = filedialog.askdirectory(title='选择图片文件夹')

4. 读取文件夹下的所有文件并提取数据

# 弹出选择文件夹对话框
folder_path = filedialog.askdirectory(title='选择图片文件夹')
# 配置Tesseract路径，如果已配置环境变量则可以省略这步
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\toolsoft\tesseractocr\tesseract.exe'
# 创建一个字典来存储数据
data = {
    'file name': [],
    'CBF<30% volume': [],
    'Tmax>6.0s volume': [],
    'Mismatch volume': [],
    'Mismatch ratio': []
}
# 如果用户取消选择，返回空路径
if not folder_path:
    print('未选择文件夹。')
else:
    print(f'选择的文件夹路径为：{folder_path}')

    # 遍历文件夹中的所有文件
    for filename in os.listdir(folder_path):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        if os.path.isfile(file_path):
            # 检查文件是否为图片文件（可以根据实际需求扩展这个条件）
            if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif')):
                # 打开图片
                try:
                    image = Image.open(file_path)
                    # 处理图片，例如显示、保存或进行其他操作
                    data = from_fig_get_txt(data, image)
                    data['file name'].append(f"{filename}")
                    # 例如，显示图片
                    # image.show()
                    # 或者进行其他处理，如图像处理、识别等
                    # 这里可以添加你的其他代码逻辑
                except OSError:
                    print(f'无法打开文件：{file_path}')

    # 使用pandas将数据写入Excel
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel('output.xlsx', index=False)
    print('提取完成并已写入output.xlsx文件。')

5. 提取图片中字段的代码

def from_fig_get_txt(data, image):
    # 将彩色图像转换为灰度图像
    gray_image = ImageOps.grayscale(image)
    # 使用pytesseract提取图片中的文字
    text = pytesseract.image_to_string(gray_image, lang='eng')  # chi_sim使用简体中文，'eng'用于英文

    # 将提取的文字按要求分割或处理
    lines = text.split('\n')

    for i, line in enumerate(lines):
        if 'CBF<30% volume' in line.strip():  # 跳过空行
            # 使用正则表达式进行匹配
            # 匹配CBF后面的数据
            cbf_match = re.search(r'CBF<(\d+%) volume:\s*(\S+)\s*ml', line)
            if cbf_match:
                # cbf_percent = cbf_match.group(1)  # 提取CBF的百分比
                cbf_volume = cbf_match.group(2)  # 提取CBF的体积
                # print(f"CBF百分比: {cbf_percent}, CBF体积: {cbf_volume} ml")
                data['CBF<30% volume'].append(f"{cbf_volume} ml")

        if 'Tmax>6.0s volume' in line.strip():  # 跳过空行
            # 匹配Tmax后面的数据
            tmax_match = re.search(r'Tmax>([\d.]+)s.*?volume:\s*([\d.]+)\s*ml', line)
            if tmax_match:
                # tmax_value = tmax_match.group(1)  # 提取Tmax的数值
                tmax_volume = tmax_match.group(2)  # 提取Tmax的体积
                # print(f"Tmax数值: {tmax_value} s, Tmax体积: {tmax_volume} ml")
                data['Tmax>6.0s volume'].append(f"{tmax_volume} ml")

        if 'Mismatch volume' in line.strip():  # 跳过空行
            # 匹配Mismatch后面的数据
            Mis_match = re.search(r':\s*(.*)$', line)
            Mis_volume = Mis_match.group(1)  # 提取Tmax的体积
            # print(f"Tmax数值: {tmax_value} s, Tmax体积: {tmax_volume} ml")
            data['Mismatch volume'].append(f"{Mis_volume}")

        if 'Mismatch ratio' in line.strip():  # 跳过空行
            # 匹配Mismatch后面的数据
            Mis_ratio = re.search(r':\s*(.*)$', line)
            Mis_ratio = Mis_ratio.group(1)  # 提取Tmax的体积
            # print(f"Tmax数值: {tmax_value} s, Tmax体积: {tmax_volume} ml")
            data['Mismatch ratio'].append(f"{Mis_ratio}")

    return data

6. 打包代码为exe可执行文件

安装打包依赖文件

pip install pyinstaller

运行打包代码

pyinstaller --onefile yourpyfile.py

生成的 EXE 文件将在 dist 文件夹中