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前言

最近和车检行业上的技术过不去了，那就继续分享使用OCR（光学字符识别）提取行驶证上的文字，OCR技术在行驶证识别中的应用已经非常广泛，基于深度学习算法，通过训练大量样本数据，使模型具备图像分类、目标检测和文字识别能力，在行驶证识别中，首先对行驶证图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以提高图像清晰度和识别率，然后对图像中的文字进行定位、分割和识别。

一、开发环境

语言：Pytnon

开发工具：PyCharm

二、本地离线版测试效果

离线版API测试地址：http://47.108.177.251:9000，源码待完善后上传至CSDN，敬请关注~

三、实现方法

一种是使用Tesseract的本地识别（本人用的则是本地离线识别，可部署于任一场景），经过预处理，识别准确度高；另一种是使用百度云API，准确性更高但需要网络调用，若在非互联网下就用不了。

以下是一个使用本地OCR引擎（需要安装Tesseract），这是OpenCV + pytesseract的示例：

import cv2
import pytesseractdef ocr_local(image_path):# 读取图像img = cv2.imread(image_path)# 预处理（按需调整）gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]# 设置中文识别（需要下载chi_sim训练数据）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('行驶证照片.jpg'))

如果是想使用 Python 和百度云 OCR API 识别行驶证的示例代码，需要先注册百度AI开放平台获取API Key：

from aip import AipOcr# 配置百度OCR应用信息
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):# 读取图片with open(image_path, 'rb') as f:image = f.read()# 调用行驶证识别接口result = client.vehicleLicense(image)# 解析结果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 = '行驶证照片.jpg'result = ocr_vehicle_license(image_path)if result:print("识别结果：")print(f"车牌号码: {result.get('plate_num', '')}")print(f"车辆类型: {result.get('vehicle_type', '')}")print(f"所有人: {result.get('owner', '')}")print(f"住址: {result.get('address', '')}")print(f"使用性质: {result.get('use_character', '')}")else:print("识别失败")

注意：

1. 百度API版本需要网络

2. 本地版需要安装Tesseract并下载中文语言包（应用场景更广泛）

3. 实际应用中需要根据行驶证版式添加图像预处理和结果解析逻辑