利用DeepSeek-OCR可高效提取票据信息，首先通过官方API上传清晰票据图片至https://api.deepseek.com/v1/ocr/invoice，携带Authorization头认证后解析返回的JSON数据，获取发票代码、金额等字段并存入数据库；对于复杂场景，采用YOLOv8定位票据类型与文本区域，结合PaddleOCR识别内容，并用正则提取结构化信息；针对批量离线处理，使用Python脚本调用cnocr和Tesseract-OCR，按预设坐标裁剪图像区域，识别后汇总为Excel文件，实现自动化信息提取。
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如果您需要从发票、火车票等票据中自动提取关键信息，但手动输入效率低下且容易出错，可以借助DeepSeek-OCR技术实现高效识别。以下是利用DeepSeek-OCR进行票据信息识别与提取的具体方法：
一、调用DeepSeek官方API进行票据识别
通过使用DeepSeek提供的OCR接口，可以直接上传票据图片并获取结构化文本数据，适用于增值税发票、普通发票等多种票据类型。该方法依赖于官方模型的训练效果，具备较高的准确率和稳定性。
1、注册DeepSeek开发者账号，并在平台申请API密钥（API Key），确保已开通OCR服务权限。
2、准备待识别的票据图片文件，确保图像清晰、无遮挡、无严重倾斜或模糊。
3、构造HTTP POST请求，将图片文件作为参数发送至DeepSeek OCR发票识别接口地址：https://api.deepseek.com/v1/ocr/invoice。
4、在请求头中加入授权信息，格式为：Authorization: Bearer YOUR_API_KEY，其中YOUR_API_KEY替换为实际获取的密钥。
5、接收返回的JSON格式响应数据，解析其中的关键字段，如发票代码、发票号码、开票日期、金额等。
6、将提取的信息存储到数据库或导出为Excel表格，完成后续业务处理。
二、结合YOLO与OCR的混合识别方案
对于多种类型的票据混合场景，可先使用目标检测模型定位票据区域及内部字段位置，再调用OCR模块识别具体内容，提升复杂版式下的识别精度。
1、使用YOLO系列模型（如YOLOv8）对原始图像进行票据类型分类和文本框定位，区分增值税发票、火车票等不同种类。
2、对检测出的各个文本区域进行预处理操作，包括去噪、锐化、对比度增强等，以提高OCR识别质量。
3、采用PaddleOCR或cnocr等开源OCR工具对裁剪后的文本区域进行字符识别。
4、根据预定义的规则模板（如正则表达式）从识别结果中提取结构化信息，例如匹配“金额：\d+\.\d+”模式获取票价。
5、将各字段信息整合为统一的数据结构，并输出为JSON或CSV格式文件。
三、基于Python的本地化批量处理流程
针对大量票据需离线处理的情况，可通过Python脚本实现自动化批量识别与数据汇总，避免频繁调用外部API产生的成本。
1、安装必要的Python库，包括pyocr、PIL、cnocr以及图像处理库opencv-python。
2、配置Tesseract-OCR引擎路径，并安装ImageMagick支持PDF或多页图像输入。
3、编写脚本遍历指定文件夹内的所有票据图片，逐一读取图像内容。
4、根据票据模板预先设定坐标区域，使用PIL的crop()方法截取关键信息区块，如金额、纳税人识别号等。
5、调用cnocr模型对中文文本区域进行识别，或将数字区域交由tesseract进行高精度数字识别。
6、将每张票据的识别结果汇总写入Pandas DataFrame，并最终保存为Excel文件供查阅分析。
