/idcardocr

离线环境下第二代居民身份证信息识别

Primary LanguagePythonGNU General Public License v3.0GPL-3.0

第二代身份证信息识别

可识别身份证上所有信息：姓名，性别，民族，出生日期，住址，身份证号码。提供Docker镜像部署方式

  • 2018/8/21 更新，应该较大提升了准确率
  • 2018/11/8 更新，优化算法，更新至tesseract4.0, 单张图片识别时间降低到3s以下

依赖：

本项目在Ubuntu 18.10基于tesseract 4.0 rc3，OpenCV2; 使用Python3.6进行开发
apt依赖安装：
sudo apt install python3 python3-pip tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim tzdata libsm6 libxext6 python3-tk -y

Python依赖安装：
sudo pip3 install -r idcardocr/requirements.txt

tessdata配置：
sudo cp tessdata/* /usr/share/tesseract-ocr/tessdata

使用方法：

识别本地图片
import idcard_recognize;print idcard_recognize.process('testimages/3.jpg')

http_server远程接收图片
python3 idcard_recognize.py
默认监听端口为8080

Docker运行http_server:
docker pull raymondwong/idcardocr;docker run -d -p 8080:8080 raymondwong/idcardocr

测试:

使用curl向服务器发送图片:
curl --request POST \ --url http://127.0.0.1:8080 \ --header 'content-type: multipart/form-data; boundary=----WebKitFormBoundary7MA4YWxkTrZu0gW' \ --form 'pic=@./testimages/3.jpg'

使用Postman：
avatar

性能

平台： I5 8259u + 16g macOS 13.14 关闭OpenCL
处理单张图片时间在2.5秒左右（单张图片只能使用单核心）
处理4张图片时间也是4秒左右（4核心）
关于OPENCL: 开启并不会使单张图片处理速度加快，但是能让你在同时间处理更多图片（譬如I5 6500每秒能处理4张图片，开启OPENCL后每秒能处理6张图片）
开启OPENCL： 默认关闭，可以自行修改idcard_recognize.http_server中的cv2.ocl.setUseOpenCL(False)开启