使用Python实现高效摸鱼，批量识别银行卡号码并且自动写入Excel表格

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每当有新员工入职人事小姐姐都要收集大量的工资卡信息并且生成Excel文档看到小姐姐这么辛苦我就忍不住要去帮她了…

于是我用1行代码就实现了自动识别银行卡信息并且自动生成Excel文件小姐姐当场就亮眼汪汪的看着我搞得我都害羞了~

第一步识别一张银行卡

识别银行卡的代码最简单只需要1行腾讯云AI的第三方库potencent的代码如下所示。左右滑动查看全部。👇

# pip install potencent
import potencent

# 可以填写本地图片的地址img_path也可以填写在线图片的地址img_url
# 如果2个都填则只用在线图片
res = potencent.ocr.BankCardOCR(
            img_path=r'C:\Users\文件夹\银行卡图片',
            img_url='https://python-office-1300615378.cos.ap-chongqing.myqcloud.com/2-free-group.jpg',
            configPath=r'配置文件的信息可以不填默认是同级目录下的potencent-config.toml')

print(res)

识别后的返回结果几乎涵盖所有银行卡上肉眼可见的内容。👇

{
  "CardNo": "621700888888888889",
  "BankInfo": "建设银行(01050000)",
  "ValidDate": "08/2026",
  "CardType": "借记卡",
  "CardName": "龙卡通",
  "RequestId": "86b70007-3ef5-4b7e-8685-556b0a7df1c9"
}

支持对我国大陆主流银行卡正反面关键字段的检测与识别包括卡号、卡类型、卡名字、银行信息、有效期。支持竖排异形卡识别、多角度旋转图片识别。支持对复印件、翻拍件、边框遮挡的银行卡进行告警可应用于各种银行卡信息有效性校验场景如金融行业身份认证、第三方支付绑卡等场景。

第二步写入Excel

想把上面这个代码用来识别大量银行卡信息并且将识别后的返回数据全部写入Excel文件。

代码如下👇

import os
from os.path import join
import pandas as pd

# home_path = "你存放大量银行卡图片的位置"
home_path = r"C:\Users\Lenovo\Desktop\temp\test\card"
res_df = pd.DataFrame()
for (root, dirs, files) in os.walk(home_path):
    for file in files:
        single_res = potencent.ocr.BankCardOCR(img_path=join(root, file))
        single_res = json.loads(single_res.to_json_string())
        line_df = pd.DataFrame(single_res, index=[0])
        print(line_df)
        res_df = res_df.append(other=line_df)
print(res_df)
res_df.to_excel(r"./银行卡信息.xlsx")