Skill: zt1314p-design/tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate (version 1.0.2)

--- name: tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate description: 腾讯云表格识别v3(RecognizeTableAccurateOCR)接口调用技能。当用户需要从表格图片或PDF中识别常规表格、无线表格、多表格的内容,提取每个单元格的文字信息,或将表格图片识别结果导出为Excel文件时,应使用此技能。支持中英文表格图片、旋转表格图片、嵌套表格图片等复杂场景,识别效果优于表格识别V2。 --- # 腾讯云表格识别v3 (RecognizeTableAccurateOCR) ## 用途 调用腾讯云OCR表格识别v3接口，支持中英文图片/PDF内常规表格、无线表格、多表格的检测和识别，返回每个单元格的文字内容，支持旋转的表格图片识别，且支持将识别结果保存为Excel格式。 核心能力： - **常规表格识别**：支持有线表格的精准识别 - **无线表格识别**：支持无边框表格的检测与识别 - **多表格识别**：单张图片/PDF中包含多个表格时均可检测 - **嵌套表格识别**：有线表格中包含无线表格的复杂场景 - **旋转表格识别**：支持旋转角度的表格图片 - **Excel导出**：识别结果可直接导出为Excel文件（Base64编码） - **PDF支持**：支持PDF文件的单页表格识别 官方文档：https://cloud.tencent.com/document/api/866/86721 ## 使用时机 当用户提出以下需求时触发此技能： - 需要从图片中提取表格内容 - 需要从PDF中识别表格数据 - 需要将图片/PDF中的表格转换为Excel文件 - 涉及表格OCR识别的任何场景 - 需要识别无线表格、嵌套表格等复杂表格 ## 环境要求 - Python 3.6+ - 依赖：`tencentcloud-sdk-python`（通过 `pip install tencentcloud-sdk-python` 安装） - 环境变量： - `TENCENTCLOUD_SECRET_ID`：腾讯云API密钥ID - `TENCENTCLOUD_SECRET_KEY`：腾讯云API密钥Key ## 使用方式 运行 `scripts/main.py` 脚本完成表格识别。 ### 请求参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | ImageBase64 | str | 否(二选一) | 图片/PDF的Base64值，编码后不超过10M，分辨率建议600*800以上且长宽比小于3，支持PNG/JPG/JPEG/BMP/PDF | | ImageUrl | str | 否(二选一) | 图片/PDF的URL地址，都提供时只使用ImageUrl | | PdfPageNumber | int | 否 | PDF页码，仅支持单页识别，默认1，必须>=1 | | **UserAgent** | **str** | **否** | **请求来源标识(可选)，用于追踪调用来源，统一固定为`Skills`** | ### 输出格式 识别成功后返回 JSON 格式结果： **格式化输出模式（默认）**： ```json { "表格数量": 1, "表格详情": [ { "表格序号": 1, "表格类型": "有线表格", "单元格数量": 12, "单元格详情": [ { "行范围": "0 - 1", "列范围": "0 - 1", "文本": "本报告期末", "置信度": 99.0, "单元格类型": "body" } ], "表格坐标": [ {"X": 50, "Y": 100}, {"X": 800, "Y": 100}, {"X": 800, "Y": 600}, {"X": 50, "Y": 600} ] } ], "Excel数据": "已返回(Base64编码)", "旋转角度": 0.0, "RequestId": "xxx" } ``` **原始输出模式（--raw）**： ```json { "TableDetections": [ { "Cells": [ { "ColTl": 0, "RowTl": 0, "ColBr": 1, "RowBr": 1, "Text": "本报告期末", "Type": "body", "Confidence": 99.0, "Polygon": [{"X": 50, "Y": 100}, {"X": 200, "Y": 100}, {"X": 200, "Y": 150}, {"X": 50, "Y": 150}] } ], "Type": 1, "TableCoordPoint": [{"X": 50, "Y": 100}, {"X": 800, "Y": 100}, {"X": 800, "Y": 600}, {"X": 50, "Y": 600}] } ], "Data": "UEsDBBQACAgIAIFzWFY...", "PdfPageSize": 0, "Angle": 0.0, "RequestId": "xxx" } ``` ### 响应数据结构说明 **TableInfo 结构：** | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | Cells | list of TableCellInfo | 单元格内容（可能返回null） | | Type | int | 文本块类型：0非表格文本、1有线表格、2无线表格（可能返回null） | | TableCoordPoint | list of Coord | 表格主体四个顶点坐标，左上→右上→右下→左下（可能返回null） | **TableCellInfo 结构：** | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | ColTl | int | 单元格左上角的列索引 | | RowTl | int | 单元格左上角的行索引 | | ColBr | int | 单元格右下角的列索引 | | RowBr | int | 单元格右下角的行索引 | | Text | str | 单元格内识别出的字符串文本，多行以换行符\n隔开 | | Type | str | 单元格类型 | | Confidence | float | 单元格置信度 | | Polygon | list of Coord | 单元格在图像中的四点坐标 | ### 错误码说明 | 错误码 | 含义 | |--------|------| | FailedOperation.DownLoadError | 文件下载失败 | | FailedOperation.EmptyImageError | 图片内容为空 | | FailedOperation.ImageDecodeFailed | 图片解码失败 | | FailedOperation.ImageSizeTooLarge | 图片尺寸过大 | | FailedOperation.OcrFailed | OCR识别失败 | | FailedOperation.PDFParseFailed | PDF解析失败 | | FailedOperation.UnKnowError | 未知错误 | | FailedOperation.UnKnowFileTypeError | 未知的文件类型 | | FailedOperation.UnOpenError | 服务未开通 | | InvalidParameterValue.InvalidParameterValueLimit | 参数值错误 | | LimitExceeded.TooLargeFileError | 文件内容太大 | | ResourceUnavailable.InArrears | 账号已欠费 | | ResourceUnavailable.ResourcePackageRunOut | 账号资源包耗尽 | | ResourcesSoldOut.ChargeStatusException | 计费状态异常 | ### 重要业务逻辑 1. **ImageBase64和ImageUrl必须提供其一**，都提供时只使用ImageUrl 2. 图片/PDF编码后不超过10M，分辨率建议600*800以上且长宽比小于3（短边分辨率>600，长边<=短边*3） 3. 支持格式：PNG、JPG、JPEG、BMP、PDF 4. **PdfPageNumber必须>=1**，仅支持PDF单页识别，默认值为1 5. PDF转图有白名单机制，需白名单用户才支持 6. 若引擎返回ImageSizeTooLargeError，会映射为ImageSizeInvalidError 7. 支持将识别结果导出为Excel（Data字段为Base64编码的Excel数据） 8. **默认接口请求频率限制：2次/秒** 9. 建议图片存储于腾讯云COS以获得更高的下载速度和稳定性 ### 调用示例 ```bash # 通过URL识别表格 python scripts/main.py --image-url "https://example.com/table.jpg" # 通过文件路径(自动Base64编码)识别 python scripts/main.py --image-base64 ./table.png # 识别PDF中的表格(指定页码) python scripts/main.py --image-base64 ./document.pdf --pdf-page-number 2 # 识别并保存Excel文件 python scripts/main.py --image-url "https://example.com/table.jpg" --save-excel ./result.xlsx # 输出原始JSON响应 python scripts/main.py --image-url "https://example.com/table.jpg" --raw # 指定地域 python scripts/main.py --image-url "https://example.com/table.jpg" --region ap-beijing```


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