阿里云发票识别功能评测

1.功能描述:

在日常工作中经常要用到增值税发票。在使用的时候需要对增值税发表进行检查,验真,录入等很多工作。使用增值税发票识别技术,实现对增值税普票或专票各字段信息的识别和录入,可应用于企业税务核算及内部报销等场景,能够有效减少人工核算工作量,降低人力成本,实现财税报销的自动化

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2.调用攻略(Python3)及评测

详细说明请参考对应的说明文档

import urllib.request
import urllib.parse
import json
import time
import base64

调用函数

def posturl(url,data={}):

#请求头
headers = {
     'Authorization': 'APPCODE 你的APPCODE',
     'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8'
}
try:
    params=json.dumps(data).encode(encoding='UTF8')
    req = urllib.request.Request(url, params, headers)
    r = urllib.request.urlopen(req)
    html =r.read()
    r.close();
    return html.decode("utf8")
except urllib.error.HTTPError as e:
    print(e.code)
    print(e.read().decode("utf8"))
time.sleep(1)

识别增值税发票

def vat_invoice(filename):

with open(filename, 'rb') as f:  # 以二进制读取本地图片
    data = f.read()
    encodestr = str(base64.b64encode(data),'utf-8')
url_request="https://ocrapi-invoice.taobao.com/ocrservice/invoice"
dict = {'img': encodestr}

content = posturl(url_request, data=dict)
#print(content)
if content:
    #print(content)
    data = json.loads(content)
    #print(data)
    words_result=data['data']
    print ('发票代码:',words_result['发票代码'])
    print ('发票号码:',words_result['发票号码'])
    print ('校验码:',words_result['校验码'])
    print ('开票日期:',words_result['开票日期'])
    print ('发票金额:',words_result['发票金额'])
    print ('发票税额:',words_result['发票税额'])
    print ('销售方名称:',words_result['销售方名称'])
    print ('销售方税号:',words_result['销售方税号'])
    print ('受票方名称:',words_result['受票方名称'])
    print ('受票方税号:',words_result['受票方税号'])
    
  

vat_invoice('invoice.jpg')

3.功能评测:
选用不同的数据对效果进行测试,具体效果如下(以下发票例子均来自网上):

阿里云发票识别功能评测

发票代码: 4300171130
发票号码: 02550485
校验码:
开票日期: 2018年01月15日
发票金额: 12338.15
发票税额: 1792.72
销售方名称: 中国石化销售有限公司湖南长沙石油分公司
销售方税号: 91430100717079385W
受票方名称: 中启行物联科技(北京)有限公司
受票方税号: 911101023513172379

阿里云发票识别功能评测

发票代码: 034001700112
发票号码: 04395009
校验码: 14298735920708772366
开票日期: 2018年1月1日
发票金额: 9.5
发票税额: 0.28
销售方名称: 安徽省交通控股集团有限公司
销售方税号: 91340000MA2T9Q407
受票方名称: 安徽省公司
受票方税号:

测试下来,整体感觉处理的很不错,此功能会大大的发票处理的工作量。

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