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识别图片中的表格然后导出成excel文件

识别图片中的表格然后导出成excel文件

其实我一直都不明白,为什么有人宁愿手敲表格,也不试试图片直接转成Excel?

直到有个粉丝找到我,找我领了一个表格合并工具。这里偷偷告诉你,工具都是用workbuddy写出来的,其实我是觉得写工具很快,只是缺少想法,如果你也愿意把你的想法分享给我,那么请你一定要关注我,我也愿意给你写一些小的工具。

我写的工具可以帮到他我非常的开心,我也希望我的一个小小的举动可以帮到更多的人。如果你也需要这样一个工具,可以去我的网盘自己下载一下,网盘在资料专区可以获取到。

这里我放一个我的资料网盘的卡密:DD05-99A4-01EB-CF52

Excel表格合并工具,办公效率提升 90%
具体的使用教程可以看上面的公众号文章👆
后来他需要把图片上面的表格转成EXCEL,为了实现这个功能,我又有了新的学习方向,于是我又手搓了一个windows桌面应用,给他命名成表格截图和PDF转成Excel。现在Ai时代赋予我们的技能,轻松轻松就做出来一个软件工具,放在以前我这样的非IT出生的小白我想都不会想。

快速开始

1. 双击 `dist/表格截图转Excel.exe` 启动程序。

2. 在「API 设置」里点击 **「智谱 GLM-4V」** 预设,填入你的 API Key,点击 **保存配置**。

   - API Key 来自 https://open.bigmodel.cn → API Key 管理

   - 默认模型:`glm-4v-flash`(免费/低价,识别够用;想要更强可改为 `glm-4v-plus`)

3. 点击 选择图片/PDF,上传你的表格截图或 PDF 文件:

   图片(png/jpg/jpeg/webp/bmp/gif):直接识别。

  PDF:程序按页渲染成图片并逐页调用视觉模型识别,所有页结果合并到同一张 Excel 表,状态栏会显示页数。

4. 点击 **识别表格**,等待模型返回结果。

5. 点击 **导出 Excel**,保存 `.xlsx` 文件。

一句话总结:传统方案 = OCR 抠字 + 规则拼表格;这个方案 = 直接让多模态大模型理解整张图并输出结构化数据,省掉了最难的"表格结构还原"环节,代价是每次识别要走一次 API 请求。

我用上面的表格图片去测试了一下,效果如下:
配置了智谱的api接口去实现这个功能

填智谱 API Key 步骤

  1. 双击运行程序。
  2. 点 「API 设置」
  3. 在 「API 预设」 下拉框里选 「智谱 GLM-4V」,会自动填好:
    • API Base URL:https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
    • 模型:glm-4v-flash
  4. 把你智谱控制台复制到的 API Key 粘贴进去(格式类似 a782...vNBj)。
  5. 点 保存配置
  6. 回到主界面,点 选择图片 上传表格截图,再点 识别表格
  7. 识别结果出来后,点 导出 Excel 保存。

 调用视觉模型 API(核心)

这是整个程序的灵魂,也是它和传统 OCR 工具最大的不同:

  • 它调用的是多模态大模型(你用的智谱 glm-4v-flash),这类模型本身就能"看"图片、理解里面的结构。
  • 接口用的是 OpenAI 兼容格式——请求体大致是:
{  "model": "glm-4v-flash",  "messages": [    {"role":"system","content":"你是一个表格识别助手,请只输出 CSV..."},    {"role":"user","content":[      {"type":"text","text":"把这张图里的表格转成 CSV"},      {"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/png;base64,xxxx"}}    ]}  ]}

关键点在于 image_url 字段——这就是"把图直接喂给模型"的方式。DeepSeek 的纯文本 API 没有这个字段,所以当初我们说它不能"看"图,要换成智谱/通义这类视觉模型

  • 接口地址、模型名、Key 都存本地 config.json,不联网上传,所以你之前要填智谱 Key 才能用。
写到这里我把这个工具也放在了我的网盘上,如果这个对你有用,你不妨关注我

这里我也放一个我的资料网盘的卡密:FD42-B90B-4150-2E86

关注我后面我也会经常在公众号文章和留言区赠送卡密

希望卡密可以帮你获取到你想要的资料

如果你在工作和学习中遇到难题,亦或是想借助工具提高一下我们平时的

工作效率,可以把你的想法发给我,也可以在留言区讨论。

指不定我的下一篇公众号文章就是分享你的想法。

行文至此,感谢你认真看完!

我始终只是在路上摸索的学生,不懂便查,不会便学,把所有踩过的坑整理成文分享给你。

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