Introdução

O objetivo deste artigo é guiar você na criação de um script Python capaz de processar e analisar automaticamente imagens de comprovantes de pagamentos, depósitos e transferências bancárias. Vamos extrair informações relevantes dessas imagens e armazená-las em uma planilha para simplificar o gerenciamento financeiro.

Recursos Necessários:

Para começar, certifique-se de ter um computador com Python instalado. Você também precisará das seguintes bibliotecas Python: OpenCV, Pytesseract e Pandas. Além disso, tenha algumas imagens de comprovantes bancários disponíveis para testar nosso script.

Configuração do Ambiente:

Para configurar o ambiente, primeiro, instale as bibliotecas necessárias usando o pip:

pip install opencv-python pytesseract pandas 

Captura e Pré-processamento da Imagem:

• Carregue a imagem do comprovante bancário utilizando OpenCV.
• Em seguida, aplique técnicas de pré-processamento, como conversão para escala de cinza e binarização, para melhorar a qualidade da imagem.

Extração de Texto:

• Utilize a biblioteca Pytesseract para extrair texto da imagem pré-processada. Defina regiões de interesse (ROI) para extrair informações específicas, como valor, data e tipo de transação.

Análise e Classificação:

• Analise os dados extraídos para identificar o tipo de transação (pagamento, depósito, transferência). Realize validações adicionais, como verificação de valores e datas.

Armazenamento em Planilha:

• Utilize a biblioteca Pandas para criar ou atualizar uma planilha. Estruture os dados extraídos em um formato adequado para armazenamento na planilha, como um DataFrame.

Testes e Depuração:

• Teste o script com diferentes imagens de comprovantes bancários para garantir sua eficácia e precisão. Depure quaisquer erros ou problemas encontrados durante os testes.

Otimização e Melhorias:

• Identifique oportunidades de otimização, como melhorias no pré-processamento da imagem e aprimoramento na extração de texto. Implemente melhorias para tornar o processo mais eficiente e preciso.

Integração e Automação:

• Integre o script em um fluxo de trabalho existente, se aplicável. Configure a automação do processo de análise de comprovantes bancários, se necessário, para processar lotes de imagens de forma contínua e sem intervenção manual.

Documentação:

• Documente o código-fonte do script, explicando sua funcionalidade, uso e possíveis parâmetros de configuração. Crie um guia de usuário ou documentação adicional para facilitar o entendimento e a utilização do script.

Implantação e Monitoramento:

• Por fim, implante o script em um ambiente de produção, se aplicável. Estabeleça procedimentos de monitoramento para acompanhar o desempenho e a precisão do processo de análise de comprovantes bancários ao longo do tempo.

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Ilustrações geradas por MidJourney

Conteúdo gerado por ChatGPT

Revisado por Hemerson Abreu

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