基于QwenVL2.5模型实现发票识别

"请提取发票图像中的以下信息：n" +"- 发票代码n" +"- 发票号码n" +"- 开票日期n" +"- 校验码n" +"- 机器编号n" +"- 购买方名称n" +"- 购买方纳税人识别号n" +"- 购买方地址、电话n" +"- 购买方开户行及账号n" +"- 销售方名称n" +"- 销售方纳税人识别号n" +"- 销售方地址、电话n" +"- 销售方开户行及账号n" +"- 项目名称n" +"- 规格型号n" +"- 单位n" +"- 数量n" +"- 单价n" +"- 金额n" +"- 税率n" +"- 税额n" +"- 价税合计（大写）n" +"- 价税合计（小写）n" +"- 收款人n" +"- 复核n" +"- 开票人n" +"要求准确无误地提取上述关键信息，不要遗漏和捏造虚假信息，模糊或者强光遮挡的单个文字可以用英文问号?代替。返回数据格式以json方式输出，格式为：{n" +"'发票代码':'xxx', '发票号码':'xxx', '开票日期':'xxx', '校验码':'xxx', '机器编号':'xxx', '购买方名称':'xxx', '购买方纳税人识别号':'xxx', '购买方地址、电话':'xxx', '购买方开户行及账号':'xxx', '销售方名称':'xxx', '销售方纳税人识别号':'xxx', '销售方地址、电话':'xxx', '销售方开户行及账号':'xxx', '项目名称':'xxx', '规格型号':'xxx', '单位':'xxx', '数量':'xxx', '单价':'xxx', '金额':'xxx', '税率':'xxx', '税额':'xxx', '价税合计（大写）':'xxx', '价税合计（小写）':'xxx', '收款人':'xxx', '复核':'xxx', '开票人':'xxx'}"

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请提取这张照片的内容，其中内容格式‘机器编号’、‘发票代码’、‘发票号码’、‘开票日期’、‘校 验 码’、‘购买方名称’、‘购买方纳税人识别号’、‘购买方地 址、电 话’、‘开户行及账号’、‘货物或应税劳务、服务名称’、‘规格型号’、‘单 位’、‘数 量’、‘单 价’、‘金 额’、‘税率’、‘税 额’、‘价税合计（大写）’、‘价税合计（小写）’、‘销售方名称’、‘销售方纳税人识别号’、‘销售方地 址、电 话’、‘销售方地 址、电 话’、‘开户行及账号’、‘备注’、‘收款人’、‘复核’、‘开票人’ 字段返回信息，返回的结果信息以json格式返回

import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimport pytesseractfrom transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq# 初始化QwenVL2.5模型processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-2-5-Int4")model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-2-5-Int4")def preprocess_image(image_path):     """图像预处理流程"""     img = Image.open(image_path).convert("RGB")    # 基础预处理     img = img.resize((1024, 1024))  # 统一尺寸     img_array = np.array(img)    # 增强对比度（可选）     # lab = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2LAB)     # l, a, b = cv2.split(lab)     # clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))     # cl = clahe.apply(l)     # limg = cv2.merge((cl,a,b))     # img_array = cv2.cvtColor(limg, cv2.COLOR_LAB2RGB)    return img_arraydef ocr_processing(image_array):     """OCR文字识别（使用Tesseract作为备用方案）"""     text = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(image_array), lang="chi_sim+eng")     return textdef invoice_parser(raw_text):     """发票信息结构化解析"""     import re    patterns = {         "invoice_code": r"发票代码[:：]s*(d+)",         "invoice_number": r"发票号码[:：]s*(d+)",         "check_code": r"校验码[:：]s*(d+)",         "date": r"开票日期[:：]s*(d{4}年d{1,2}月d{1,2}日)",         "amount": r"合计[:：]s*(￥?d+.d{2})",         "seller": r"销售方[:：]s*(.*?)(?=n|购买方)",         "buyer": r"购买方[:：]s*(.*?)(?=n|销售方)",     }    results = {}     for key, pattern in patterns.items():         match = re.search(pattern, raw_text, re.IGNORECASE)         if match:             results[key] = match.group(1).strip()    # 金额数值化处理     if "amount" in results:         try:             results["amount"] = float(re.sub(r"[^d.]", "", results["amount"]))         except:             pass    return resultsdef qwenvl_processing(image_array, prompt):     """QwenVL2.5多模态处理"""     inputs = processor(         images=image_array, text=[prompt], return_tensors="pt", padding=True     )    outputs = model.generate(**inputs)     return processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)def main_process(image_path):     # 1. 图像预处理     processed_img = preprocess_image(image_path)    # 2. 混合识别流程     # 方案一：纯OCR方案     ocr_result = ocr_processing(processed_img)    # 方案二：QwenVL2.5多模态方案     vl_result = qwenvl_processing(         processed_img,         "请提取这张发票上的所有关键信息，包括发票代码、号码、日期、金额、销售方和购买方信息",     )    # 3. 结果融合     combined_text = ocr_result + "n" + vl_result    # 4. 结构化解析     structured_data = invoice_parser(combined_text)    return structured_data# 使用示例if __name__ == "__main__":     sample_image = "sample_invoice.jpg"     result = main_process(sample_image)    print("识别结果：")     for k, v in result.items():         print(f"{k.ljust(12)}: {v}")