使用Python实现高效摸鱼，批量识别银行卡号码并且自动写入Excel表格
每当有新员工入职，人事小姐姐都要收集大量的工资卡信息，并且生成Excel文档，看到小姐姐这么辛苦，我就忍不住要去帮她了…
于是我用1行代码就实现了自动识别银行卡信息并且自动生成Excel文件，小姐姐当场就亮眼汪汪的看着我，搞得我都害羞了~
第一步：识别一张银行卡
识别银行卡的代码最简单，只需要1行腾讯云AI的第三方库potencent的代码，如下所示。左右滑动，查看全部。????
# pip install potencent import potencent # 可以填写本地图片的地址：img_path，也可以填写在线图片的地址：img_url # 如果2个都填，则只用在线图片 res = potencent.ocr.BankCardOCR(
img_path =r ' C:\Users\文件夹\银行卡图片 ' ,
img_url = ' https://python-office-1300615378.cos.ap-chongqing.myqcloud.com/2-free-group.jpg ' ,
configPath =r ' 配置文件的信息，可以不填，默认是同级目录下的potencent-config.toml ' ) print (res)
识别后的返回结果，几乎涵盖所有银行卡上肉眼可见的内容。????
{ " CardNo " : " 621700888888888889 " , " BankInfo " : " 建设银行(01050000) " , " ValidDate " : " 08/2026 " , " CardType " : " 借记卡 " , " CardName " : " 龙卡通 " , " RequestId " : " 86b70007-3ef5-4b7e-8685-556b0a7df1c9 " }
支持对我国大陆主流银行卡正反面关键字段的检测与识别，包括卡号、卡类型、卡名字、银行信息、有效期。支持竖排异形卡识别、多角度旋转图片识别。支持对复印件、翻拍件、边框遮挡的银行卡进行告警，可应用于各种银行卡信息有效性校验场景，如金融行业身份认证、第三方支付绑卡等场景。
第二步：写入Excel
想把上面这个代码用来识别大量银行卡信息，并且将识别后的返回数据，全部写入Excel文件。
代码如下????
import os from os.path import join import pandas as pd # home_path = "你存放大量银行卡图片的位置" home_path = r " C:\Users\Lenovo\Desktop\temp\test\card " res_df = pd.DataFrame() for (root, dirs, files) in os.walk(home_path): for file in files:
single_res = potencent.ocr.BankCardOCR(img_path= join(root, file))
single_res = json.loads(single_res.to_json_string())
line_df = pd.DataFrame(single_res, index= [0]) print (line_df)
res_df = res_df.append(other= line_df) print (res_df)
res_df.to_excel(r " ./银行卡信息.xlsx " )
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运行后的结果如下，会在同级目录下，生成一个Excel文件。
第三步：优化思路
以上代码还可以进一步优化，例如：
- 路径处理改为Path方法，适配更多的平台
- 变量名称更简洁
- index改为序号
但优化的前提是程序能运行成功，大家赶紧去试试吧！