From 9b2007a995190c0be95962909559e657507a4deb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: houhuan Date: Sat, 10 May 2025 13:05:02 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E5=B0=8F=E6=9B=B4=E6=96=B0=EF=BC=8C=E4=BD=86?= =?UTF-8?q?=E6=98=AF=E6=98=AF=E6=AF=94=E8=BE=83=E5=AE=8C=E5=96=84=E7=9A=84?= =?UTF-8?q?=E7=89=88=E6=9C=AC=EF=BC=8C=E5=8A=A0=E6=B2=B9?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 344 ++++++++++-------------------------------------------- 启动器.py | 48 ++++---- 2 files changed, 84 insertions(+), 308 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index f80753b..7725977 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,298 +1,80 @@ -# OCR订单处理系统 v1.0 +# 益选-OCR订单处理系统 -基于百度OCR API的订单处理系统，用于识别采购订单图片并生成Excel采购单。 +## 项目简介 +益选-OCR订单处理系统是一款基于Python的图形化本地订单自动化处理工具，支持采购单图片OCR识别、Excel数据处理、采购单合并、烟草订单专用处理等功能，适用于中小型企业、商超、烟草公司等场景。 -## 版本信息 +## 主要功能 +- 图片采购单OCR识别，自动生成标准Excel采购单 +- Excel采购单智能处理与格式转换 +- 多采购单合并为总单，支持批量处理 +- 烟草公司订单明细专用处理与格式转换 +- 条码映射与单位转换规则自定义 +- 图形化界面，支持批量、单文件、完整流程一键处理 +- 系统设置界面，支持API、路径、性能等参数自定义 +- 日志管理与处理结果预览 +- 键盘快捷键支持 -- **当前版本**: v1.5 -- **发布日期**: 2025-05-09 -- **作者**: OCR订单处理团队 - -## 功能特点 - -- **图像OCR识别**：支持对采购单图片进行OCR识别并生成Excel文件 -- **Excel数据处理**：读取OCR识别的Excel文件并提取商品信息 -- **采购单生成**：按照模板格式生成标准采购单Excel文件 -- **采购单合并**：支持多个采购单合并为一个总单 -- **批量处理**：支持批量处理多张图片 -- **图形界面**：提供简洁直观的图形界面，方便操作 -- **命令行支持**：支持命令行方式调用，便于自动化处理 -- **OCR识别**: 支持图片中表格的自动识别和提取 -- **Excel处理**: 将OCR识别结果处理为规范的Excel表格 -- **订单合并**: 将多个采购单自动合并为一个总表 -- **完整流程**: 一键执行从OCR识别到订单合并的完整处理流程 -- **烟草订单处理**: 专门处理烟草公司特定格式的订单明细文件，生成银豹采购单 - -## 系统架构 - -### 目录结构 - -``` -orc-order-v2/ -│ -├── app/ # 应用主目录 -│ ├── config/ # 配置目录 -│ │ ├── settings.py # 配置管理 -│ │ └── defaults.py # 默认配置值 -│ │ -│ ├── core/ # 核心功能 -│ │ ├── ocr/ # OCR相关功能 -│ │ │ ├── baidu_ocr.py # 百度OCR接口 -│ │ │ └── table_ocr.py # 表格OCR处理 -│ │ │ -│ │ ├── excel/ # Excel处理 -│ │ │ ├── processor.py # Excel处理核心 -│ │ │ ├── merger.py # 订单合并功能 -│ │ │ └── converter.py # 单位转换与规格处理 -│ │ │ -│ │ └── utils/ # 工具函数 -│ │ ├── file_utils.py # 文件处理工具 -│ │ └── log_utils.py # 日志工具 -│ │ -│ └── services/ # 服务层 -│ ├── ocr_service.py # OCR服务 -│ └── excel_service.py # Excel处理服务 -│ -├── data/ # 数据目录 -│ ├── input/ # 输入图片目录 -│ ├── output/ # 处理结果输出目录 -│ ├── temp/ # 临时文件目录 -│ └── backup/ # 备份目录 -│ -├── logs/ # 日志目录 -│ -├── templates/ # 模板目录 -│ └── 银豹-采购单模板.xls # Excel模板文件 -│ -├── config.ini # 配置文件 -├── run.py # 命令行入口脚本 -├── 启动器.py # 图形界面启动器 -└── README.md # 项目说明文档 -``` - -## 安装与配置 - -### 环境要求 - -- Python 3.8+ -- 百度OCR API账号及密钥 - -### 安装依赖 +## 安装与运行 +### 1. 环境准备 +- 推荐Python 3.8及以上版本 +- Windows 10/11（推荐），支持部分Linux发行版 +### 2. 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` -### 配置文件 - -在`config.ini`中配置以下信息： - -```ini -[OCR] -api_key = 你的百度OCR API Key -secret_key = 你的百度OCR Secret Key - -[Paths] -input_folder = data/input -output_folder = data/output -template_file = templates/银豹-采购单模板.xls +### 3. 启动程序 +- 图形界面启动： +```bash +python 启动器.py +``` +- 命令行模式： +```bash +python run.py --help ``` -## 使用方法 - -1. **启动系统** - - 双击运行 `启动器.py` 文件，启动图形界面 - - 或者通过命令行运行 `python run.py <命令> [选项]` - -2. **图形界面操作** - - **处理Excel文件**: 处理指定的Excel文件或最新的Excel文件 - - **OCR批量识别**: 批量处理input目录下的所有图片 - - **完整处理流程**: 一键执行OCR识别、Excel处理和订单合并 - - **处理单个图片**: 处理指定的单张图片 - - **合并采购单**: 合并多个采购单为一个总表 - - **处理烟草订单**: 处理烟草公司特定格式的订单明细文件，生成银豹采购单格式 - - **整理项目文件**: 整理项目文件结构 - - **清除处理缓存**: 清除处理缓存，使系统重新处理所有文件 - - **清理文件**: 清理所有数据文件 - - **切换主题**: 在浅色和深色主题之间切换 - -## 命令行使用 - -系统支持通过命令行操作，基本用法： +## 依赖环境 +- Python 3.8+ +- 主要依赖库：tkinter、pandas、numpy、xlrd、xlwt、xlutils、requests、openpyxl 等 +- 详见 requirements.txt +## 目录结构 ``` -python run.py <命令> [选项] +├── app/ # 主程序模块 +│ ├── config/ # 配置管理 +│ ├── core/ # 核心功能（OCR、Excel、工具等） +│ ├── services/ # 服务层（业务逻辑） +│ └── ... +├── data/ # 输入输出与缓存目录 +├── templates/ # Excel模板文件 +├── logs/ # 日志文件 +├── run.py # 命令行主入口 +├── 启动器.py # 图形界面主入口 +├── requirements.txt # 依赖包列表 +├── README.md # 使用说明 +├── 更新日志.md # 更新日志 +└── ... ``` -支持的命令： - -1. **ocr**: OCR识别 - ``` - python run.py ocr [--input 图片路径] [--batch] [--batch-size 批大小] [--max-workers 最大线程数] - ``` - -2. **excel**: Excel处理 - ``` - python run.py excel [--input Excel文件路径] - ``` - -3. **merge**: 订单合并 - ``` - python run.py merge [--input 采购单文件路径列表,以逗号分隔] - ``` - -4. **pipeline**: 完整流程 - ``` - python run.py pipeline [--input 图片路径] - ``` - -5. **tobacco**: 烟草订单处理 - ``` - python run.py tobacco [--input 烟草订单明细文件路径] - ``` - -## 单位处理规则 - -系统支持多种单位的智能处理，自动识别和转换不同的计量单位。单位处理逻辑如下： - -### 标准单位处理 - -| 单位 | 处理规则 | 示例 | -|------|----------|------| -| 件 | 数量×包装数量
单价÷包装数量
单位转换为"瓶" | 1件(规格1*12) → 12瓶
单价108元/件 → 9元/瓶 | -| 箱 | 数量×包装数量
单价÷包装数量
单位转换为"瓶" | 2箱(规格1*24) → 48瓶
单价120元/箱 → 5元/瓶 | -| 包 | 保持原数量和单位不变 | 3包 → 3包 | -| 其他单位 | 保持原数量和单位不变 | 5瓶 → 5瓶 | - -### 单位自动推断规则 - -系统能够在缺少单位信息时，根据规格和其他信息自动推断单位： - -1. 当单位为空，并且同时具备以下条件时： - - 有商品编码 - - 有规格信息 - - 有数量信息 - - 有单价信息 - - 规格符合容量*数量格式（如"500ml*15"、"1L*12"等）或简单的数量*数量格式（如"1*12"） - - 系统会： - - 自动将单位设置为"件" - - 然后按照件的处理规则进行转换 - - 示例： - - 商品编码: 6954767400129 - - 名称: 美汁源果粒橙1.8L*8瓶 - - 规格: 1.8L*8 - - 数量: 1 - - 单价: 65 - - 单位: (空) - - 处理后： - - 单位被推断为"件" - - 数量: 1 * 8 = 8 - - 单价: 65 / 8 = 8.125 - - 单位: 瓶 - -### 提和盒单位特殊处理 - -系统对"提"和"盒"单位有特殊的处理逻辑： - -1. 当规格是三级格式（如1*5*12）时： - - 按照件的计算方式处理 - - 数量 = 原始数量 × 包装数量 - - 单位转换为"瓶" - - 单价 = 原始单价 ÷ 包装数量 - - 示例：3提(规格1*5*12) → 36瓶 - -2. 当规格是二级格式（如1*16）时： - - **保持原数量不变** - - **保持原单位不变** - - 示例：3提(规格1*16) → 仍然是3提 - -### 特殊条码处理 - -系统支持对特定条码进行特殊处理，这些条码的处理规则会覆盖上述的标准单位处理规则： - -1. 特殊条码配置： - ```python - special_barcodes = { - '6925019900087': { - 'multiplier': 10, # 数量乘以10 - 'target_unit': '瓶', # 目标单位 - 'description': '特殊处理：数量*10，单位转换为瓶' - }, - # 条码映射配置 - '6920584471055': { - 'map_to': '6920584471017', # 映射到新条码 - 'description': '条码映射：6920584471055 -> 6920584471017' - } - # 可以添加更多特殊条码的配置 - } - ``` - -2. 条码映射规则： - - 当遇到特定条码时，自动将其映射为对应的目标条码 - - 条码映射完成后，会继续按照标准单位处理规则处理数量和单价的转换 - - 如果映射的条码单位是"件"或"箱"，会按照件/箱的规则展开处理 - - 系统内置的条码映射规则包括： - 1. 6920584471055 → 6920584471017 - 2. 6925861571159 → 69021824 - 3. 6923644268923 → 6923644268480 - -3. 其他特殊处理规则： - - 当遇到特殊条码时，无论规格是二级还是三级 - - 无论单位是提还是盒还是件 - - 都按照特殊条码配置进行处理 - - 数量乘以配置的倍数 - - 单位转换为配置的目标单位 - - 如果有单价，单价除以配置的倍数 - -## 智能规格推断 - -当规格信息为空时，系统能从商品名称自动推断规格： - -1. 匹配"xx入"格式： - - 如"445水溶C血橙15入纸箱" → 规格推断为 1*15 - -2. 匹配直接包含规格的格式： - - 如"500-东方树叶-绿茶1*15-纸箱装" → 规格推断为 1*15 - -3. 匹配容量格式： - - 如"12.9L桶装水" → 规格推断为 12.9L*1 - -4. 其他商品命名模式： - - 如"900树叶茉莉花茶12入纸箱" → 规格推断为 1*12 - - 如"500茶π蜜桃乌龙15纸箱" → 规格推断为 1*15 - -## 注意事项 - -1. 确保输入文件格式正确，支持jpg、png等图片格式 -2. 处理结果将输出到data/output目录下 -3. 定期清理临时文件和日志文件 -4. 及时更新百度OCR API密钥 -5. 为避免数据丢失，可使用清理功能前的备份选项 - -## 错误排查 - -- **OCR识别失败**：检查API密钥是否正确，图片是否符合要求 -- **Excel处理失败**：检查OCR识别结果是否包含必要的列（条码、数量、单价等） -- **模板填充错误**：确保模板文件存在且格式正确 - -## 开发说明 - -如需进行二次开发或扩展功能，请参考以下说明： - -1. 核心逻辑位于`app/core`目录 -2. 添加新功能建议遵循已有的模块化结构 -3. 使用`app/services`目录中的服务类调用核心功能 -4. 日志记录已集成到各模块，便于调试 - -## 许可证 - -MIT License +## 常见问题 +- **Q: 启动时报错缺少依赖？** + A: 请先运行 `pip install -r requirements.txt` 安装所有依赖。 +- **Q: OCR识别失败或API报错？** + A: 请在系统设置中正确填写API Key和Secret Key，并确保网络畅通。 +- **Q: 处理结果找不到？** + A: 默认输出在 `data/output/` 目录，可在系统设置中自定义。 +- **Q: 如何自定义条码映射和单位规则？** + A: 通过"编辑条码映射"按钮进入图形化编辑界面。 +- **Q: 其他问题？** + A: 请查看日志窗口或logs目录下日志文件，或联系作者。 ## 联系方式 +- 作者：欢欢欢 +- 邮箱：huanhuanhuan@example.com +- QQ：123456789 +- Issues反馈：请在项目仓库提交Issue -如有问题，请提交Issue或联系开发者。 \ No newline at end of file +--- + +© 2025 益选-OCR订单处理系统 by 欢欢欢 \ No newline at end of file diff --git a/启动器.py b/启动器.py index 2f12bc9..455c5fc 100644 --- a/启动器.py +++ b/启动器.py @@ -683,6 +683,27 @@ def create_collapsible_frame(parent, title, initial_state=True): return content_frame, state_var +def process_single_image_with_status(log_widget, status_bar): + status_bar.set_status("选择图片中...") + file_path = select_file(log_widget) + if file_path: + status_bar.set_status("开始处理图片...") + run_command_with_logging(["python", "run.py", "ocr", "--input", file_path], log_widget, status_bar) + else: + status_bar.set_status("操作已取消") + add_to_log(log_widget, "未选择文件，操作已取消\n", "warning") + +def process_excel_file_with_status(log_widget, status_bar): + status_bar.set_status("选择Excel文件中...") + file_path = select_excel_file(log_widget) + if file_path: + status_bar.set_status("开始处理Excel文件...") + run_command_with_logging(["python", "run.py", "excel", "--input", file_path], log_widget, status_bar) + else: + status_bar.set_status("开始处理最新Excel文件...") + add_to_log(log_widget, "未选择文件，尝试处理最新的Excel文件\n", "info") + run_command_with_logging(["python", "run.py", "excel"], log_widget, status_bar) + def main(): """主函数""" # 确保必要的目录结构存在并转移旧目录内容 @@ -911,33 +932,6 @@ def main(): # 底部说明 tk.Label(left_frame, text="© 2025 益选-OCR订单处理系统 v1.0 by 欢欢欢", font=("Arial", 9)).pack(side=tk.BOTTOM, pady=10) - # 修改单个图片和Excel处理函数以使用状态栏 - def process_single_image_with_status(log_widget, status_bar): - status_bar.set_status("选择图片中...") - file_path = select_file(log_widget) - if file_path: - status_bar.set_status("开始处理图片...") - run_command_with_logging(["python", "run.py", "ocr", "--input", file_path], log_widget, status_bar) - else: - status_bar.set_status("操作已取消") - add_to_log(log_widget, "未选择文件，操作已取消\n", "warning") - - def process_excel_file_with_status(log_widget, status_bar): - status_bar.set_status("选择Excel文件中...") - file_path = select_excel_file(log_widget) - if file_path: - status_bar.set_status("开始处理Excel文件...") - run_command_with_logging(["python", "run.py", "excel", "--input", file_path], log_widget, status_bar) - else: - status_bar.set_status("开始处理最新Excel文件...") - add_to_log(log_widget, "未选择文件，尝试处理最新的Excel文件\n", "info") - run_command_with_logging(["python", "run.py", "excel"], log_widget, status_bar) - - # 替换原始函数引用 - global process_single_image, process_excel_file - process_single_image = process_single_image_with_status - process_excel_file = process_excel_file_with_status - # 绑定键盘快捷键 bind_keyboard_shortcuts(root, log_text, status_bar)