《WPS OCR批量处理脚本说明》：从原理到实战的完整指南

wps66

2024-07-10

随着数字化办公的普及，纸质文档的电子化已成为常规需求。OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术应运而生，能够将图片或扫描件中的文字转换为可编辑的文本。WPS Office 提供了稳定、准确的 OCR 功能，并支持通过命令行工具或自动化脚本实现批量识别处理。

本文旨在为你全面解析 WPS OCR 批量处理脚本的应用场景、脚本设计、运行方法、实际案例、常见问题与优化建议，助力你从“手动一张张处理”迈向“高效批量自动化”。

一、什么是 WPS OCR？

WPS OCR 是 WPS Office 内置或扩展提供的一个图片文字识别功能，支持从以下来源提取文本：

图片文件（如 JPG、PNG、TIFF）
扫描件（PDF 格式）
截图或拍照文档

其特点包括：

多语言识别支持（简体中文、英文、日文等）
较高识别准确率
简单易用的界面（WPS 文档 → 工具 → OCR）
支持手动处理与自动化调用

二、为什么要批量处理 OCR？

实际工作中，我们经常会遇到以下情况：

场景	举例
批量合同扫描	一家公司需要识别并归档上百份手写或扫描合同
扫描试卷内容提取	教师需要快速将学生手写答题图像转换为可检索文本
档案数字化	政府机关或企业进行历史纸质文件的批量整理
自动汇总发票数据	财务团队希望从多张扫描发票中提取关键信息

面对这些海量内容，人工手动识别费时费力，极易出错。通过批处理脚本调用 OCR 能极大提升效率。

三、WPS OCR批量处理原理

WPS 官方未开放专门的 OCR 命令行工具，但我们可以通过以下方式实现自动化：

使用 WPS 提供的 OCR SDK（若有企业版）
利用 WPS 与系统结合的 UI 自动化脚本（如 Python + PyAutoGUI / AutoHotKey）
第三方开源 OCR 工具（如 Tesseract）与 WPS 结果比对优化

此文重点介绍 基于 Python + Tesseract 实现 OCR 批量处理，并结合 WPS 做整理汇总。

四、核心脚本讲解与实现（Python 示例）

1️⃣ 环境准备

bash复制编辑# 安装 OCR 引擎 sudo apt install tesseract-ocr      # Linux # 或 brew install tesseract              # macOS # 安装图像处理库 pip install pillow pytesseract

2️⃣ Python 脚本结构

python复制编辑import os from PIL import Image import pytesseract # 设置输入/输出路径 input_folder = './images' output_folder = './output_text' # 确保输出目录存在 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # 遍历所有图片文件 for filename in os.listdir(input_folder):     if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.tiff', '.bmp')):         img_path = os.path.join(input_folder, filename)         image = Image.open(img_path)         # 执行 OCR         text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')  # 简体中文         # 输出文件保存         output_path = os.path.join(output_folder, filename + '.txt')         with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:             f.write(text)         print(f'已处理: {filename}')

3️⃣ 核心参数解释

参数	含义
`image_to_string()`	提取图像中的文本
`lang='chi_sim'`	使用简体中文识别模型
`output_path`	文本结果存储路径

五、进阶功能扩展

✅ 多页 PDF OCR

可将 PDF 拆分为图片，再逐页处理：

bash复制编辑pip install pdf2image

python复制编辑from pdf2image import convert_from_path pdf_path = 'document.pdf' images = convert_from_path(pdf_path) for i, img in enumerate(images):     text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')     with open(f'page_{i+1}.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:         f.write(text)

✅ OCR + 关键字段提取

结合正则表达式提取如发票号、金额等信息：

python复制编辑import re pattern = r"发票号码：(\d+)" match = re.search(pattern, text) if match:     invoice_number = match.group(1)

六、将识别结果导入 WPS 整理

处理完的 .txt 文件可通过 WPS 表格（或 VBA 脚本）批量导入并整理：

每一行对应一个文件内容
标题列为图片名、日期、提取关键字段等
利用 WPS 表格筛选、排序、统计

七、实际应用案例

🏢 案例一：企业合同批处理

某大型地产公司将10年纸质合同扫描成PNG格式，共有约3000份文件。通过上述脚本在3小时内完成全部 OCR 识别，并结合关键词提取“甲方名称”、“合同编号”等字段，导入 WPS 表格进行结构化管理。

🎓 案例二：试卷答题内容分析

高校教务部门用 OCR 识别学生手写答卷，结合 WPS 宏工具实现自动评分关键句识别，减少70%批改工作量。

八、安全与隐私建议

避免将敏感文档上传至未知OCR平台，优先使用本地工具
使用加密存储 OCR 结果文件
批量处理前备份原始图像
可选用加水印、去EXIF等操作保护文件

九、性能优化建议

技术措施	优化效果
多线程处理	提高处理速度
图像预处理（灰度、锐化）	提高识别准确率
设置 Tesseract 自定义参数	调整识别模式，提高准确度
增加日志与进度条	便于监控处理流程