图像处理自动化办公核心是用python生态（pillow/opencv/Pypdf2/Paddleocr）构建稳定可维护的脚本，按“输入→处理→输出”封装函数、配置驱动、规避路径编码模式等细节坑，小步交付。
图像处理项目自动化办公，核心在于把重复性高、规则明确的图像操作（比如批量重命名、格式转换、尺寸缩放、水印添加、OCR识别、PDF插图提取等）用脚本或低代码工具串联起来，脱离人工点击操作。关键不是追求技术多炫酷，而是稳定、可复用、易维护。
选对工具链：Python + OpenCV/Pillow + PyPDF2 + PaddleOCR
轻量级图像自动化办公，Python生态最实用。基础图像操作用Pillow（简单快速），复杂算法（如边缘检测、模板匹配）上OpenCV，PDF相关用PyPDF2或fitz（PyMuPDF），文字识别推荐PaddleOCR（中文准确率高、支持离线）。不建议一上来就用tensorflow/pytorch——90%的办公场景用不上深度学习模型。
- 安装示例：pip install pillow opencv-python paddleocr PyPDF2
- PaddleOCR首次运行会自动下载轻量模型，建议提前在内网环境缓存好，避免每次部署卡住
- 用virtualenv隔离项目依赖，不同任务互不干扰
结构化任务流：用函数封装 + 配置文件驱动
别把所有逻辑写在一个py文件里。按“输入→处理→输出”拆成独立函数，比如load_images()、resize_batch()、add_watermark()、save_as_pdf()。再用YAML或jsON写配置文件，指定路径、尺寸、字体、透明度等参数。改需求时只动配置，不动代码。
- 配置示例（config.yaml）：src_dir: “./input”, target_size: [1280, 720], watermark_text: “内部资料”
- 主流程用click或argparse加命令行参数，方便定时任务调用（如windows计划任务或linux cron）
- 每步操作后加简单日志（用Logging），失败时能快速定位是哪张图、哪个环节出错
规避常见坑：路径、编码、权限、图像模式
实际跑通比写代码花时间更多——多数卡在环境细节上。
- windows下路径用os.path.join()或pathlib.Path，别手拼“C:dataimg.jpg”，斜杠反斜杠容易翻车
- 中文路径/文件名务必用UTF-8读取，Pillow打开时报UnicodeDecodeError？试试Image.open(fp.encode(‘utf-8’))
- 批量处理前先convert(‘RGB’)统一图像模式，避免RGBA图加水印变黑、灰度图resize报错
- 目标文件夹不存在？加一行os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)，别让程序倒在mkdir上
小步交付：从单功能脚本开始，逐步组装
别想着第一版就做出“全自动图像处理中台”。先搞定一个最小闭环：比如“把文件夹里所有JPG转成WebP，质量85，覆盖原图”。跑通后，再加尺寸约束；再加命名规则；再接入邮件通知。每次只加一个确定能验证的功能点。
- 测试用3张图：纯色图、带文字截图、手机拍的倾斜图——覆盖常见类型
- 加try…except但别裸吞异常，至少记录错误文件名和str(e)
- 完成一个版本，就用git tag v0.1打个标记，以后回滚有依据
基本上就这些。图像自动化办公不复杂，但容易忽略路径、编码、图像模式这些“小细节”，反而卡住进度。稳住节奏，一个函数一个配置一个测试，两周内就能落地真实可用的工具。