SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息

在Spring Boot中实现图片中的身份证号、营业执照等信息的识别，可以分为以下几个步骤：

• 图像预处理： 为了提高识别的准确性，首先对图片进行预处理，如调整大小、对比度、亮度等。
• 文字检测： 使用图像处理算法或框架来定位图像中的文字区域。
• 文字识别： 将检测到的文字区域输入到OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎进行文字识别。
• 信息提取： 根据识别出的文字内容，使用正则表达式等方法提取身份证号、营业执照等信息。

以下是具体实施的方法和示例代码：

使用的工具和库

• Tesseract OCR： 一个开源的OCR引擎，可以识别多种语言的文字。
• OpenCV： 一个开源的计算机视觉库，用于图像处理。
• Spring Boot： 用于创建应用程序的框架。

步骤和代码示例

添加依赖

首先，在你的Spring Boot项目的pom.xml文件中添加必要的依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.bytedecogroupId>
        <artifactId>javacvartifactId>
        <version>1.5.6version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.bytedecogroupId>
        <artifactId>javacppartifactId>
        <version>1.5.6version>
    dependency>
dependencies>

图像预处理和文字识别

public class OCRService {
	public String doOCR(String imagePath) {
		TessBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();
		// 初始化Tesseract
		if (tessBaseAPI.Init(".", "ENG") != 0) {
			System.err.println("Could not initialize Tesseract.");
			return null;
		}
		// 读取图像文件
		Mat image = opencv_imgcodecs.imread(imagePath);
		// 图像预处理
		// 如调整大小、转为灰度图等
		cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);
		// 设置图像
		tessBaseAPI.SetImage(image.data(), image.cols(), image.rows(), 1, image.step());
		// 识别文字
		BytePointer outText = tessBaseAPI.GetUTF8Text();
		String result = outText.getString();
		outText.deallocate();
		// 释放资源
		tessBaseAPI.End();
		return result;
	}
}

信息提取

一旦你从图像中获取了所有文本，你可以使用正则表达式来提取身份证号、营业执照号等信息。这个步骤完全取决于你所需提取信息的格式。

public class InfoExtractor {
	public String extractIDNumber(String text) {
		Pattern pattern = Pattern.compile("[0-9]{18}|[0-9]{15}");
		Matcher matcher = pattern.matcher(text);
		if (matcher.find()) {
			return matcher.group();
		}
		return null;
	}
	// 可以添加其他方法来提取不同的信息，例如营业执照号等

}

在这个例子中，DocumentProcessor类负责处理整个文档识别流程。它首先调用OCRService来识别图像中的文本，然后使用InfoExtractor类来提取身份证号码。

public class DocumentProcessor {
	public String processDocument(String imagePath) {
		OCRService ocrService = new OCRService();
		String text = ocrService.doOCR(imagePath);
		if (text != null && !text.isEmpty()) {
			InfoExtractor extractor = new InfoExtractor();
			String idNumber = extractor.extractIDNumber(text);
			return idNumber; // 返回提取的身份证号
		}
		return null;
	}
}

使用OpenCV对图像进行预处理

OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉的功能。在处理图像以进行文字识别的上下文中，OpenCV可以用于多种预处理步骤，比如调整图像大小、转换为灰度图、应用滤波器、边缘检测等，以增强图像中的文字部分，从而提高OCR的准确性。以下是在上面的OCR示例中如何使用OpenCV进行图像预处理的代码示例。

OpenCV图像预处理示例

public class ImagePreprocessing {
	public Mat preprocessImage(String imagePath) {
		// 读取图像
		// Mat image = imread(imagePath);
		// 转换为灰度图像
		Mat gray = new Mat();
		cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
		// 应用高斯模糊，减少图像噪声
		Mat blurred = new Mat();
		GaussianBlur(gray, blurred, new Size(3, 3), 0);
		// 边缘检测
		Mat edged = new Mat();
		Canny(blurred, edged, 75, 200);
		// 这里可以根据需要添加其他图像处理步骤
		return edged;
	}
}

在这个示例中，我们首先将图像转换为灰度图，然后应用高斯模糊来平滑图像，最后使用Canny算法进行边缘检测。这些步骤可以帮助突出图像中的文字，使其在OCR过程中更容易被识别。

集成到OCR服务中

然后，你可以将这个预处理步骤集成到之前的OCR服务中：

public class OCRService {
	public String doOCR(String imagePath) {
		TessBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();
		// 初始化Tesseract
		if (tessBaseAPI.Init(".", "ENG") != 0) {
			System.err.println("Could not initialize Tesseract.");
			return null;
		}
		ImagePreprocessing preprocessing = new ImagePreprocessing();
		Mat preprocessedImage = preprocessing.preprocessImage(imagePath);
		// 设置图像
		tessBaseAPI.SetImage(preprocessedImage.data(), preprocessedImage.cols(), preprocessedImage.rows(), 1,
				preprocessedImage.step());
		// 识别文字
		BytePointer outText = tessBaseAPI.GetUTF8Text();
		String result = outText.getString();
		outText.deallocate();
		// 释放资源
		tessBaseAPI.End();
		return result;
	}
}

在这个集成示例中，我们使用ImagePreprocessing类对图像进行预处理，然后将处理后的图像传递给Tesseract进行文字识别。通过这种方式，OpenCV和Tesseract OCR可以协同工作，提高图像中文字识别的准确率。