用win+python+pycharm 开发一个项目，负责档案审核，对已有的档案jpg格式，进行读取，提取图片中的信息，并建立关联性。对这些信息（三龄、二历、一身份）即 1.三龄：年龄、工龄、党龄，具体指出生日期、参加工作时间、入党时间。
2. 二历：学历、工作经历。
3. 一身份：干部身份。核对校验。
为了实现一个基于Win+Python+PyCharm的档案审核项目，我们需要完成以下步骤：
1. 环境准备
- 操作系统：Windows
- 开发工具：PyCharm
- 编程语言：Python
- Python库：
Pillow：用于处理图像文件。pytesseract：用于从图像中提取文本（OCR）。pandas：用于数据处理和分析。datetime：用于日期时间处理。re：用于正则表达式匹配。
2. 项目结构
project_directory/
│
├── main.py # 主程序入口
├── requirements.txt # 项目依赖
├── data/ # 存放档案图片
│ ├── archive1.jpg
│ ├── archive2.jpg
│ └── ...
├── output/ # 存放审核结果
│ ├── results.csv
│ └── ...
└── utils/ # 工具函数├── image_processing.py├── data_extraction.py└── validation.py
3. 安装依赖
在PyCharm中打开项目后，创建一个requirements.txt文件，内容如下：
Pillow
pytesseract
pandas
然后在终端中运行：
pip install -r requirements.txt
4. 编写代码
4.1 image_processing.py
from PIL import Image
import pytesseractdef extract_text_from_image(image_path):"""从图像中提取文本"""image = Image.open(image_path)text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') # 使用中文简体OCRreturn text
4.2 data_extraction.py
import re
from datetime import datetimedef extract_personal_info(text):"""从文本中提取个人信息"""info = {}# 提取出生日期birth_date_match = re.search(r'(\d{4})年(\d{1,2})月(\d{1,2})日', text)if birth_date_match:info['birth_date'] = datetime(int(birth_date_match.group(1)), int(birth_date_match.group(2)), int(birth_date_match.group(3)))# 提取参加工作时间work_start_match = re.search(r'参加工作时间：(\d{4})年(\d{1,2})月(\d{1,2})日', text)if work_start_match:info['work_start_date'] = datetime(int(work_start_match.group(1)), int(work_start_match.group(2)), int(work_start_match.group(3)))# 提取入党时间join_party_match = re.search(r'入党时间：(\d{4})年(\d{1,2})月(\d{1,2})日', text)if join_party_match:info['join_party_date'] = datetime(int(join_party_match.group(1)), int(join_party_match.group(2)), int(join_party_match.group(3)))# 提取学历education_match = re.search(r'学历：(\w+)', text)if education_match:info['education'] = education_match.group(1)# 提取工作经历work_experience_match = re.findall(r'(\d{4})年(\d{1,2})月至(\d{4})年(\d{1,2})月：(.+)', text)if work_experience_match:info['work_experience'] = [{'start_date': datetime(int(start_year), int(start_month), 1),'end_date': datetime(int(end_year), int(end_month), 1),'position': position} for start_year, start_month, end_year, end_month, position in work_experience_match]# 提取干部身份cadre_status_match = re.search(r'干部身份：(\w+)', text)if cadre_status_match:info['cadre_status'] = cadre_status_match.group(1)return info
4.3 validation.py
from datetime import datetimedef validate_personal_info(info):"""验证个人信息是否合理"""errors = []# 验证年龄if 'birth_date' in info:age = (datetime.now() - info['birth_date']).days // 365if age < 18:errors.append("年龄不符合逻辑，可能未满18岁。")# 验证工龄if 'work_start_date' in info:work_years = (datetime.now() - info['work_start_date']).days // 365if work_years < 0:errors.append("工龄不符合逻辑，可能参加工作时间晚于当前日期。")# 验证党龄if 'join_party_date' in info:party_years = (datetime.now() - info['join_party_date']).days // 365if party_years < 0:errors.append("党龄不符合逻辑，可能入党时间晚于当前日期。")# 验证学历和工作经历if 'education' in info and 'work_experience' in info:for experience in info['work_experience']:if experience['start_date'] > experience['end_date']:errors.append(f"工作经历时间段不符合逻辑：{experience['start_date']} 至 {experience['end_date']}")return errors
4.4 main.py
import os
import pandas as pd
from utils.image_processing import extract_text_from_image
from utils.data_extraction import extract_personal_info
from utils.validation import validate_personal_infodef main():data_folder = 'data'output_folder = 'output'results = []# 遍历数据文件夹中的所有档案图片for filename in os.listdir(data_folder):if filename.endswith('.jpg'):image_path = os.path.join(data_folder, filename)# 提取文本text = extract_text_from_image(image_path)# 提取个人信息info = extract_personal_info(text)# 验证个人信息errors = validate_personal_info(info)# 保存结果results.append({'filename': filename,'info': info,'errors': errors})# 将结果保存到CSV文件df = pd.DataFrame(results)df.to_csv(os.path.join(output_folder, 'results.csv'), index=False)if __name__ == "__main__":main()
5. 运行项目
在PyCharm中运行main.py，程序将自动读取data文件夹中的所有档案图片，提取信息并进行验证，最后将结果保存到output/results.csv文件中。
6. 结果分析
打开output/results.csv文件，查看审核结果。每一行对应一个档案图片，info列包含提取的个人信息，errors列包含验证过程中发现的错误信息。
7. 扩展与优化
- OCR优化：可以尝试使用更高级的OCR引擎（如Tesseract的深度学习模型）或外部API（如Google Cloud Vision）来提高文本提取的准确性。
- 界面化：可以使用
Tkinter或PyQt等库为项目添加图形用户界面（GUI）。 - 数据库支持：可以将审核结果存储到数据库中，以便后续查询和管理。
通过以上步骤，你可以实现一个基本的档案审核系统，自动化处理档案图片并进行信息提取和验证。
