前言
OCR身份證識別是光學字符識別技術在身份證領域的應用。通過掃描或拍照獲取身份證圖像，利用圖像處理、深度學習等技術，自動提取姓名、性別、民族、出生日期、地址、身份證號等信息，可大幅提升信息錄入效率，廣泛應用于政務、金融、酒店等場景，保障身份核驗的準確性與便捷性。
一、環境
語言：Pytnon
開發工具：PyCharm
二、在線測試
秒級識別，準確率高達99%，測試地址：http://47.108.177.251:9000。（由于當前租用的云服務性能存在局限性，導致識別速度稍顯遲緩，在普通辦公電腦部署測試驗證，識別結果可在 3 秒內輸出。）
三、核心技術
其技術也是介于上一行駛證識別的基礎上，重新訓練而成。可參考下面的鏈接：OCR之行駛證識別-CSDN博客文章瀏覽閱讀554次，點贊6次，收藏6次。使用OCR（光學字符識別）提取行駛證上的文字，OCR技術在行駛證識別中的應用已經非常廣泛，基于深度學習算法，通過訓練大量樣本數據，使模型具備圖像分類、目標檢測和文字識別能力，在行駛證識別中，首先對行駛證圖像進行預處理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以提高圖像清晰度和識別率，然后對圖像中的文字進行定位、分割和識別。https://blog.csdn.net/weixin_42148410/article/details/146560403?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=146560403&sharerefer=PC&sharesource=weixin_42148410&sharefrom=from_link
import cv2
import pytesseractdef ocr_local(image_path):# 讀取圖像img = cv2.imread(image_path)# 預處理（按需調整）gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]# 設置中文識別（需要下載chi_sim訓練數據）custom_config = r'--oem 3 --psm 6 -l chi_sim'text = pytesseract.image_to_string(thresh, config=custom_config)return text# 使用示例
print(ocr_local('身份證照片.jpg'))from aip import AipOcr# 配置百度OCR應用信息
APP_ID = '你的APP_ID'
API_KEY = '你的API_KEY'
SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)def ocr_vehicle_license(image_path):# 讀取圖片with open(image_path, 'rb') as f:image = f.read()# 調用行駛證識別接口result = client.vehicleLicense(image)# 解析結果if 'words_result' in result:data = {}for key, value in result['words_result'].items():data[key] = value['words']return dataelse:return None# 使用示例
if __name__ == '__main__':image_path = '身份證照片.jpg'result = ocr_vehicle_license(image_path)if result:print(f"姓名：{result.get('name', '')}")print(f"性別: {result.get('sex', '')}")print(f"民族: {result.get('ethnicity', '')}")print(f"住址: {result.get('address', '')}")print(f"身份證號: {result.get('IDCardNum', '')}")else:print("識別失敗")注意：
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百度API版本需要網絡
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本地版需要安裝Tesseract并下載中文語言包（應用場景更廣泛）
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實際應用中需要根據行駛證版式添加圖像預處理和結果解析邏輯
)
