基于c#身份证识别三种相关技术

最近研究C#相关的OCR技术，图像识别一般C和C++这种底层语言做的比较多，C#主要是依托一些封装好的组件进行调用，这里介绍三种身份证识别的方法。

一：调用大公司API接口，百度、云脉，文通科技都有相关的API介绍。
二：调用图像处理类库，EmguCV是OpenCV的一个跨平台的.Net封装，该封装也可以被编译到Mono平台和允许在Windows、Mac OS、Android、iPhone、iPad等多个平台上运行
三：调用Office2007 组件

一、证件识别API接口

以聚合数据中的API接口为例，因为官方API没有提供C#的调用方式，网址如下：证件识别接口

/// 
 
 
 /// 上传图片 
 
 /// 
 
 
 ///  
 
 public static string CardUpload() 
 
 { 
 
 try 
 
 { 
 
 string appkey = "网站自己申请的key"; //配置您申请的appkey 
 
 HttpPostedFile file = HttpContext.Current.Request.Files[0]; 
 
 string url = " http://api2.juheapi.com/cardrecon/upload"; 
 
 var parameters = new Dictionary(); 
 
 parameters.Add("key", appkey); 
 
 parameters.Add("cardType", "2"); 
 
 string result = HttpPostData(url, 60000, "pic", file.InputStream, parameters); 
 
 JObject info = JObject.Parse(JObject.Parse(result)["result"].ToString()); 
 
 var cardInfo = new 
 
 { 
 
 name = info["姓名"], 
 
 card = info["公民身份号码"] 
 
 }; 
 
 return cardInfo.ToJson(); 
 
 } 
 
 catch (Exception ex) 
 
 { 
 
 return ex.ToString(); 
 
 } 
 
 } 
 
 /// 
 
 
 /// Post调用API 
 
 /// 
 
 
 /// api地址 
 
 /// 访问超时时间 
 
 /// 文件参数名 
 
 /// 文件流 
 
 /// 参数列表 
 
 /// 结果集 
 
 private static string HttpPostData(string url, int timeOut, string fileKeyName, 
 
 Stream file, Dictionary stringDict) 
 
 { 
 
 string responseContent; 
 
 var memStream = new MemoryStream(); 
 
 var webRequest = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(url); 
 
 // 边界符 
 
 var boundary = "---------------" + DateTime.Now.Ticks.ToString("x"); 
 
 // 边界符 
 
 var beginBoundary = Encoding.ASCII.GetBytes("--" + boundary + "\r\n"); 
 
 // 最后的结束符 
 
 var endBoundary = Encoding.ASCII.GetBytes("--" + boundary + "--\r\n"); 
 
 // 设置属性 
 
 webRequest.Method = "POST"; 
 
 webRequest.Timeout = timeOut; 
 
 webRequest.ContentType = "multipart/form-data; boundary=" + boundary; 
 
 //写入开始边界符 
 
 memStream.Write(beginBoundary, 0, beginBoundary.Length); 
 
 // 写入文件 
 
 const string filePartHeader = 
 
 "Content-Disposition: form-data; name="{0}"; filename="{1}"\r\n" + 
 
 "Content-Type: application/octet-stream\r\n\r\n"; 
 
 var header = string.Format(filePartHeader, fileKeyName, "card.jpg"); 
 
 var headerbytes = Encoding.UTF8.GetBytes(header); 
 
 memStream.Write(headerbytes, 0, headerbytes.Length); 
 
 file.CopyTo(memStream); 
 
 // 写入字符串的Key 
 
 var stringKeyHeader = "\r\n--" + boundary + 
 
 "\r\nContent-Disposition: form-data; name="{0}"" + 
 
 "\r\n\r\n{1}\r\n"; 
 
 foreach (byte[] formitembytes in from string key in stringDict.Keys 
 
 select string.Format(stringKeyHeader, key, stringDict[key]) 
 
 into formitem 
 
 select Encoding.UTF8.GetBytes(formitem)) 
 
 { 
 
 memStream.Write(formitembytes, 0, formitembytes.Length); 
 
 } 
 
 
 
// 写入最后的结束边界符
memStream.Write(endBoundary, 0, endBoundary.Length);
webRequest.ContentLength = memStream.Length;
// 构造完毕，执行POST方法
var requestStream = webRequest.GetRequestStream();
memStream.Position = 0;
var tempBuffer = new byte[memStream.Length];
memStream.Read(tempBuffer, 0, tempBuffer.Length);
memStream.Close();
requestStream.Write(tempBuffer, 0, tempBuffer.Length);
requestStream.Close();
var httpWebResponse = (HttpWebResponse)webRequest.GetResponse();
using (var httpStreamReader = new StreamReader(httpWebResponse.GetResponseStream(),
                                                Encoding.GetEncoding("utf-8")))
{
    responseContent = httpStreamReader.ReadToEnd();
}
httpWebResponse.Close();
webRequest.Abort();
return responseContent;
 
 
}

二、EmguCV类库调用

环境搭建

下载地址：EmguCV官网

在File类别下下载这个EXE，进行安装，安装后在目录下能找相应组件，还有些应用的案例。
C#进行识别，需进行图片二值化处理和OCR调用相关DLL可在我整理的地址下载：360云盘 提取码：89f4
dll文件夹中的dll引用到C#项目中，x64，x86，tessdata对应OCR识别的类库和语言库，我tessdata中已添加中文语言包，将这三个文件夹放入程序执行文件夹中。

Demo

自己做的小Demo如图：身份证图片是百度上下载的

相关代码如下：

using System; 
 
 using System.Collections.Generic; 
 
 using System.ComponentModel; 
 
 using System.Data; 
 
 using System.Drawing; 
 
 using System.Linq; 
 
 using System.Text; 
 
 using System.Windows.Forms; 
 
 using Emgu.CV; 
 
 using Emgu.CV.OCR; 
 
 using Emgu.CV.Structure; 
 
 using System.IO; 
 
 
 
namespace ImageManage
 {
 public partial class Form1 : Form
 {
 Image imageThreshold;
 
 
    public Form1()
    {
        InitializeComponent();
    }

    private void btn_convert_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        //第一个参数是语言包文件夹的地址，不写默认在执行文件夹下
        Tesseract _ocr = new Tesseract("", "chi_sim", OcrEngineMode.TesseractOnly);
        _ocr.Recognize(imageThreshold);
        String text = _ocr.GetText();
        this.textBox1.Text = text;
    }

    private void pictureBox1_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        OpenFileDialog of = new OpenFileDialog();
        of.Title = "请选择图片";
        if (of.ShowDialog() == DialogResult.OK)
        {
            string file = of.FileName;
            Image img = Image.FromFile(file);
            pictureBox1.Image = img;            
        }
        Bitmap bitmap = (Bitmap)this.pictureBox1.Image;
        Image imageSource = new Image(bitmap);
        Image imageGrayscale = imageSource.Convert();
        imageGrayscale = randon(imageGrayscale);
        imageThreshold = imageGrayscale.ThresholdBinary(new Gray(100), new Gray(255));
        this.pictureBox2.Image = imageThreshold.ToBitmap();
    }

    /// 

    /// 旋转校正
    /// 
    /// 
    /// 
    private Image randon(Image imageInput)//图像投影旋转法倾斜校正子函数定义
    {
        int nwidth = imageInput.Width;
        int nheight = imageInput.Height;
        int sum;
        int SumOfCha;
        int SumOfChatemp = 0;
        int[] sumhang = new int[nheight];
        Image resultImage = imageInput;
        Image ImrotaImage;
        //20度范围内的调整
        for (int ang = -20; ang < 20; ang = ang + 1)
        {
            ImrotaImage = imageInput.Rotate(ang, new Gray(1));
            for (int i = 0; i < nheight; i++)
            {
                sum = 0;
                for (int j = 0; j < nwidth; j++)
                {
                    sum += ImrotaImage.Data[i, j, 0];
                }
                sumhang[i] = sum;
            }
            SumOfCha = 0;
            for (int k = 0; k < nheight - 1; k++)
            {
                SumOfCha = SumOfCha + (Math.Abs(sumhang[k] - sumhang[k + 1]));
            }
            if (SumOfCha > SumOfChatemp)
            {
                resultImage = ImrotaImage;
                SumOfChatemp = SumOfCha;
            }
        }
        return resultImage;
    }
}
 
 
}

三、Office 2007组件

该组件免费而且识别度比较高。

环境搭建

Office 2007组件MODI，需要安装Ofiice2007，且由于兼容性需要安装补丁，SP1或者SP2都行，补丁下载地址如下：
SP1下载地址 SP2下载地址
安装后控制面板-->卸载或更新程序-->选择Office2007-->选择更改-->选择添加或修复功能-->弹出下面界面，运行相应组件。

将Office工具-->Microsoft Office Document Imaging 下的工具运行
在C#项目中引用Com组件即可：

如果Office组件应用不是在本地程序而需要部署在IIS上，还需将应用程序的应用池的权限设置为如下图所示：程序应用池-->高级设置-->标识

Demo

StringBuilder sb = new StringBuilder(); 
 
 MODI.Document doc = new MODI.Document(); 
 
 doc.Create(fullFileName); 
 
 MODI.Image image; 
 
 MODI.Layout layout; 
 
 doc.OCR(MODI.MiLANGUAGES.miLANG_CHINESE_SIMPLIFIED, true, true); // 识别文字类型 
 
 for (int i = 0; i < doc.Images.Count; i++) 
 
 { 
 
 image = (MODI.Image)doc.Images[i]; 
 
 layout = image.Layout; 
 
 sb.Append(layout.Text); 
 
 }

以上即一些C#进行身份证识别的方法，可根据自己项目的不同需求进行选用。

文章来源：http://www.cnblogs.com/kaoleba/p/5662575.html