本文系统阐述了Python识别单据的完整路径：以OCR、版面分析与字段抽取为核心三层，先用OpenCV等做图像预处理提升可读性，再调用本地或云端OCR识别文本，随后利用文档理解模型定位版面区域与表格结构，并通过规则与NER进行金额、日期、税号等关键字段的抽取与校验，最终输出结构化数据并接入业务流程。文章给出了工具与服务的定性对比，说明何时采用本地化或云端方案，以及如何在合规与安全要求下实现混合部署。在落地策略与质量评估上强调人机协同与数据闭环，并提出未来向多模态与文档大模型演进的趋势。适当场景下建议将识别结果接入项目协作系统如PingCode，以实现审批、归档与审计的闭环管理。===

本文系统阐述用Python识别表格的完整路径：判断图像或PDF输入、做版面与表格检测、按单元格切分并进行OCR识别、最终结构化清洗与导出。核心工具包含OpenCV、Tesseract、PaddleOCR、Camelot、Tabula-py、pdfplumber，以及AWS、Azure、Google等云服务。文章提供工具对比、流程设计与工程落地要点，并强调质量评估、性能优化与合规治理；在跨团队协作与交付方面，建议将表格识别流水线与项目管理结合，保障迭代与验收的可追溯性。