基于PaddleOCR的身份证文字识别的实现

*作者:小成Charles
商业工作,学习交流请添加Vx:Lcc-Triumph
原创作品
转载请标注原创文章地址:
https://blog.csdn.net/weixin_42999453/article/details/122755882
本文代码下载地址Github:https://github.com/xiaocheng99/IDRecognition.git

一、前言

好久没有更新博客了,最近实习,接触了OCR的项目,感觉还挺有意思的,然后也发现了一款非常好用的OCR识别库,来自百度开发的PaddleOCR,识别率堪比商业级别。所以本文就没啥图像处理了,简单运用一下这个PaddleOCR

二、PaddleOCR的使用

由于网上已经拥有安装和使用方法了,所以这里就不多赘述,给一下使用链接。
安装教程链接:https://pythonmana.com/2022/01/202201030618069160.html
使用教程链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/507159?channelType=0&channel=0

三、识别思路

接下来讲一下这个识别的思路,其实很简单,就是对获取的数据进行整合就OK。
(1)直接对文字识别

    # 待预测图片
    test_img_path = [reversePath,frontPath]
    # 加载移动端预训练模型
    ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_mobile")

    np_images =[cv2.imread(image_path) for image_path in test_img_path] 

    #检测
    results = ocr.recognize_text(
                        images=np_images,         # 图片数据,ndarray.shape 为 [H, W, C],BGR格式;
                        use_gpu=True,            # 是否使用 GPU;若使用GPU,请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
                        output_dir='ocr_result',  # 图片的保存路径,默认设为 ocr_result;
                        visualization=True,       # 是否将识别结果保存为图片文件;
                        box_thresh=0.5,           # 检测文本框置信度的阈值;
                        text_thresh=0.5)          # 识别中文文本置信度的阈值;
    #获取文字数据/
    resultStr = ''
    for result in results:
        data = result['data']
        save_path = result['save_path']
        for infomation in data:
            resultStr = resultStr+infomation['text']

上述代码块基本就是解决问题的核心,其中第一行的reversePathfrontPath分别是反面照片路径和正面的路径,然后通过加载训练模型,通过ocr.recognize_text函数即可扫描出图片中的文字数据,结果如下图所示:
基于PaddleOCR的身份证文字识别的实现_第1张图片

然后们对获取的数据直接整合成一个长文本,即resultStr的结果为:

姓名充伊性别女民族汉出生1947年6月11日住址四川省成都市武侯区益州大道中段722号复城国际公民身份号码51370119470611660X居民身份证签发机关四川省成都市锦江分局有效期限2012.01.26-2032.01.21

(2)对获取的数据进行筛选
对数据提取之前我们要先删去那些我们不需要的东西 ,比如说可能出现的空格字符,因为OCR可能会误判从而多出来一些奇怪的符号

def removeSpace (long_str):
    #去除空格
    noneSpaceStr = ''
    str_arry = long_str.split()
    for x in range(0,len(str_arry)):
        noneSpaceStr = noneSpaceStr+str_arry[x]
    return noneSpaceStr


def removePunctuation(noneSpaceStr):
   #去除标点符号
    punctuation = r"""!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~“”?,!『【】()、。:;’‘……¥·"""
    s =noneSpaceStr
    dicts={i:'' for i in punctuation}
    punc_table=str.maketrans(dicts)
    nonePunctuationStr=s.translate(punc_table)
    return nonePunctuationStr

(3)对数据进行提取
随后我们将拿到干净的数据,提取的思路就是我们找到这串数据中的姓名性别出生等关键词在文本中的序列号,然后进行分割再拼凑,具体实现如下,最后返回一个字典:

def findResult(nonePunctuationStr):
    name = "姓名"
    sex = "性别"
    race = "民族"
    birth = "出生"
    address = "住址"
    idCardNumber = "公民身份号码"
    issuedBy = '签发机关'
    validDate = '有效期限'
    validDateStart = '有效期开始时间'
    validDateEnd = '有效期结束时间'

    indexName = nonePunctuationStr.find(name)
    indexSex = nonePunctuationStr.find(sex)
    indexRace = nonePunctuationStr.find(race)
    indexBirth = nonePunctuationStr.find(birth)
    indexAddress = nonePunctuationStr.find(address)
    indexIdCardNumber = nonePunctuationStr.find(idCardNumber)
    indexIssuedBy = nonePunctuationStr.find(issuedBy)
    indexValidDate = nonePunctuationStr.find(validDate)


    
    numberName = nonePunctuationStr[indexName+2:indexSex]
    numberSex = nonePunctuationStr[indexSex+2:indexSex+3]
    numberRace = nonePunctuationStr[indexRace+2:indexRace+3]
    numberBirth = nonePunctuationStr[indexBirth+2:indexAddress]
    numberAddress = nonePunctuationStr[indexAddress+2:indexIdCardNumber]
    numberIdCardNumber = nonePunctuationStr[indexIdCardNumber+6:indexIdCardNumber+24]
    strIssuedBy = nonePunctuationStr[indexIssuedBy+4:indexValidDate]
    strDate = nonePunctuationStr[indexValidDate+4:len(nonePunctuationStr)]
    strValidDateStart = strDate[0:4]+"."+strDate[4:6]+"."+strDate[6:8]
    strValidDateEnd = strDate[8:12]+"."+strDate[12:14]+"."+strDate[14:16]

    reverseDict = {name:numberName,sex:numberSex,race:numberRace,birth:numberBirth,address:numberAddress,idCardNumber:numberIdCardNumber,issuedBy:strIssuedBy,validDateStart:strValidDateStart,validDateEnd:strValidDateEnd}
    return reverseDict

到这里识别完成,最终识别的结果如下

{'姓名': '充伊', '性别': '女', '民族': '汉', '出生': '1947年6月11日', '住址': '四川省成都市武侯区益州大道中段722号复城国际', '
公民身份号码': '51370119470611660X', '签发机关': '四川省成都市锦江分局', '有效期开始时间': '2012.01.26', '有效期结束时间': '2032.01.21'}

四、总结和注意事项
本项目其实很简单,之前做这个项目一直用的图像识别技术去做,虽然也做出来了,但是识别精确度太低,直到发现这个宝藏OCR识别库。当然大家可能会碰到一些问题如下:

  1. 如果要使用GPU的话,第一步肯定得配置好CUDA的环境,先把recognize函数GPU改为Ture,然后在识别之前加上以下代码设置好GPU
#设置、gpu
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

2.如果提示缺少cudnn7.dll之类的代码,就去百度找这个依赖库下载然后放到CUDA文件中的bin目录中

*作者:小成Charles
商业工作,学习交流请添加Vx:Lcc-Triumph
原创作品
转载请标注原创文章地址:https://blog.csdn.net/weixin_42999453/article/details/122755882
本文代码下载地址Github:https://github.com/xiaocheng99/IDRecognition.git

你可能感兴趣的:(人工智能,python,深度学习,paddlepaddle,ocr)