KOCR v4 — 金蝶 K3 凭证 OCR 填表工具

特性

• 自动调参: 自动分析照片亮度/阴影/模糊度，按类型（闪光灯/偏暗/模糊/正常）选择最优参数
• 双管线识别: 优先 PPStructure TableMaster 表格识别，失败回退 DB+SVTR
• 大小写金额交叉验证: 中文大写→数字转换，自动比对合计金额
• 交错匹配: dr1, cr1, dr2, cr2... 完美处理金额比科目多的场景
• 多页凭证合并: 按 (日期, 凭证号) 自动合并，借贷汇总校验
• 外置配置: 所有参数写在 config.yaml，部署只需改这一个文件

快速开始

1. 安装依赖

cd kocr-v4
pip install -r requirements.txt

如需 GPU 加速（RTX 3060+ 推荐）：

pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

2. 准备模板

将金蝶 K3 导入模板 .xls 文件放到项目根目录，或在 config.yaml 中配置 paths.template 路径。

3. 放照片

将凭证照片放到 input/ 目录。

4. 运行

# 批量处理所有新照片（自动调参 + 自动归档）
python3 kocr.py

# 查看状态
python3 kocr.py --status

# 批量 + 合并 + 校验报告
python3 kocr.py --merge --review

# 指定配置文件
python3 kocr.py --config my-config.yaml

# 单张处理
python3 kocr.py IMG_001.jpg --verbose

# 强制重新处理
python3 kocr.py --force

5. 输出

• output/凭证名_K3.xls — 每张凭证独立 Excel
• output/合并凭证_按顺序.xls — 多张合并（需 --merge）
• output/校验报告.txt — 数据校验报告（需 --review）

配置

所有可调参数都在 config.yaml，包括：

• photo_analysis: 照片类型检测阈值（亮度/模糊/阴影）
• preprocessing: 图像预处理参数（缩放/去噪/去阴影/锐化）
• preprocessing.photo_type_overrides: 按照片类型覆盖预处理参数
• ocr: OCR 检测/识别参数（det_db_thresh, unclip_ratio 等）
• ocr.photo_type_overrides: 按照片类型覆盖 OCR 参数
• postprocessing: 校验参数（借贷平衡容差等）
• paths: 输入输出路径

部署时只需调整 config.yaml 中的参数，无需改代码。

文件结构

kocr-v4/
├── kocr.py              # CLI 主入口
├── config.yaml          # 外置配置中心（所有可调参数）
├── core/
│   ├── preprocessor.py  # 图像预处理 + 自动调参（analyze_image）
│   ├── recognizer.py    # OCR 识别（TableMaster + DB+SVTR）
│   ├── parser.py        # K3 凭证解析器
│   ├── postprocessor.py # 后处理（字符纠错 + 大小写校验 + 验证）
│   └── excel_writer.py  # Excel 模板填充 + 合并
├── dict/
│   └── finance_dict.txt # 自定义财务字典
├── script/
│   └── deploy.sh        # 一键部署脚本
├── requirements.txt     # 依赖清单
└── README.md            # 本文件

版本历史

版本	日期	变更
v4.0	2026-06-22	自动调参 + 大小写校验 + 外置配置 + Gitea 版本控制
v3.x	2026-06	交错匹配 + 多页合并 + 智能去重