企业官网建设流程全解析

使用场景

用户有大量图片文件，希望能按照图片中的某些文字对图片文件重命名，手工操作麻烦而且容易出错。具体场景：用户有工程现场照片，订单，简历等图片文件，期望按照图片中文字对文件批量重命名、改名，后期对文件进行快速检索 ，不用每个文件打开看。

工具处理

软件名称：JDX图片识别、JDX同心软件

软件地址：

https://pan.baidu.com/s/1CFvutLeRh2LWqzuLM2WXRQ?pwd=k8qu

https://share.weiyun.com/pq0GbDGI

第一步：选择要改名图片文件

选择待改名的图片文件，可以按照文件夹选择，也可以按部分文件选择。

导入图片文件后，软件主界面如下。可以查看图片列表，预览图片，图片编辑等。

第二步：设置要识别区域（可设置多个）

在识别范围窗体里，添加需要识别的范围（按住鼠标拉框绘制识别区域），通过同步范围设置把当前图片的识别区域同步到其他图片上。不同识别区域就代表要识别的范围以及文字内容。设置的识别范围模板也可保存，便于后续加载到软件重复使用。

第三步：对自定义范围进行批量识别文字

执行批量识别文字，识别结果淡绿色，右侧识别结果文字，可校核与编辑。识别结果有误的，右侧结果列表可用替换、编辑、提取等功能调整识别结果。

第四步：选择自定义区域，对图片改名

选择指定的识别区域，根据识别结果最终改名。文件改名预览窗体里，可以校核与编辑新的文件名，校核无误之后，确定即可。

至此，通过以上步骤就能对图片按照指定识别区域文字，批量文件改名。

Python脚本

import os import re import shutil from pathlib import Path import pytesseract from PIL import Image # -------------------------- 配置项 -------------------------- # Tesseract OCR引擎路径（Windows用户必须修改，mac/Linux一般无需修改） pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # 待处理图片文件夹路径（修改为你的实际路径） IMAGE_FOLDER = './images' # 重命名规则配置 # 1. 提取文字的最大长度（避免文件名过长） MAX_TEXT_LENGTH = 50 # 2. 优先匹配的关键字（可选）：识别到这些关键字时优先用其附近文字命名 PRIORITY_KEYWORDS = ['产品', '报告', '编号', '名称', '日期'] # 3. 重命名后缀（可选，用于区分原文件） RENAME_SUFFIX = '_识别重命名' # 4. 无法识别文字时的默认前缀 UNRECOGNIZED_PREFIX = '未识别_' # ------------------------------------------------------------ def preprocess_image(image_path): """ 图片预处理：转为灰度图、提升对比度，提高OCR识别准确率 :param image_path: 图片路径 :return: 预处理后的PIL Image对象 """ try: img = Image.open(image_path) # 转为灰度图 img = img.convert('L') # 简单的对比度增强（可选，根据实际情况调整） threshold = 128 img = img.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0) return img except Exception as e: print(f"图片预处理失败 {image_path}：{str(e)[:50]}") return None def extract_text_from_image(image_path): """ 从图片中提取文字（带预处理） :param image_path: 图片文件路径 :return: 提取到的纯文本 """ # 图片预处理 img = preprocess_image(image_path) if img is None: return "" try: # 执行OCR识别（支持中英双语） text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim+eng') # 清理多余的空白字符 text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip() return text except Exception as e: print(f"OCR识别失败 {image_path}：{str(e)[:50]}") return "" def clean_filename(filename): """ 清理文件名中的非法字符（Windows/macOS/Linux通用） :param filename: 原始文件名 :return: 合法的文件名 """ # 移除系统非法字符 illegal_chars = r'[\/:*?"<>|]' clean_name = re.sub(illegal_chars, '_', filename) # 移除多余空格和换行 clean_name = re.sub(r'\s+', ' ', clean_name).strip() # 避免空文件名 return clean_name if clean_name else '默认名称' def generate_new_filename(image_text, original_name): """ 根据提取的文字生成新文件名 :param image_text: 识别到的图片文字 :param original_name: 原文件名（含后缀） :return: 新的合法文件名 """ original_path = Path(original_name) original_stem = original_path.stem # 原文件名（无后缀） original_suffix = original_path.suffix.lower() # 图片后缀（如.png） # 1. 无识别文字的情况 if not image_text: unique_id = os.urandom(4).hex() # 生成随机ID避免重名 return f"{UNRECOGNIZED_PREFIX}{original_stem}_{unique_id}{original_suffix}" # 2. 优先匹配关键字 for keyword in PRIORITY_KEYWORDS: if keyword in image_text: # 提取关键字附近的文字片段（前后各20个字符） keyword_idx = image_text.find(keyword) start_idx = max(0, keyword_idx - 20) end_idx = min(len(image_text), keyword_idx + 20) text_fragment = image_text[start_idx:end_idx] # 清理并截断长度 clean_fragment = clean_filename(text_fragment)[:MAX_TEXT_LENGTH] return f"{clean_fragment}{RENAME_SUFFIX}{original_suffix}" # 3. 无关键字时，提取开头文字作为文件名 clean_text = clean_filename(image_text)[:MAX_TEXT_LENGTH] return f"{clean_text}{RENAME_SUFFIX}{original_suffix}" def batch_rename_images(): """ 批量重命名图片主函数 """ # 检查目标文件夹 img_folder = Path(IMAGE_FOLDER) if not img_folder.exists(): print(f"错误：文件夹 {IMAGE_FOLDER} 不存在！") return # 支持的图片格式 image_extensions = ('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif', '.tiff', '.webp') # 收集所有图片文件 image_files = [ f for f in img_folder.iterdir() if f.is_file() and f.suffix.lower() in image_extensions ] if not image_files: print(f"文件夹 {IMAGE_FOLDER} 中未找到图片文件！") return print(f"共找到 {len(image_files)} 张图片，开始批量处理...\n") # 统计处理结果 success_count = 0 fail_count = 0 # 遍历处理每张图片 for img_file in image_files: try: print(f"正在处理：{img_file.name}") # 1. 提取图片文字 img_text = extract_text_from_image(str(img_file)) preview_text = img_text[:80] + "..." if len(img_text) > 80 else img_text print(f"识别到的文字：{preview_text if img_text else '无'}") # 2. 生成新文件名 new_name = generate_new_filename(img_text, img_file.name) new_path = img_folder / new_name # 3. 处理重名问题（添加数字后缀） counter = 1 while new_path.exists(): new_stem = f"{Path(new_name).stem}_{counter}" new_name = f"{new_stem}{Path(new_name).suffix}" new_path = img_folder / new_name counter += 1 # 4. 执行重命名 os.rename(str(img_file), str(new_path)) print(f"重命名成功：{new_name}\n") success_count += 1 except Exception as e: print(f"处理失败 {img_file.name}：{str(e)}\n") fail_count += 1 # 输出最终统计结果 print("="*60) print(f"批量处理完成！") print(f"✅ 成功：{success_count} 张") print(f"❌ 失败：{fail_count} 张") print(f"📁 所有文件已保存在：{img_folder.absolute()}") if __name__ == "__main__": print("===== JDX同心软件 & JDX图片识别 =====") print("===== 图片文字识别 & 批量重命名脚本 =====") batch_rename_images() print("\n脚本执行结束！")