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前言

OCR身份证识别是光学字符识别技术在身份证领域的应用。通过扫描或拍照获取身份证图像，利用图像处理、深度学习等技术，自动提取姓名、性别、民族、出生日期、地址、身份证号等信息，可大幅提升信息录入效率，广泛应用于政务、金融、酒店等场景，保障身份核验的准确性与便捷性。

一、环境

语言：Pytnon

开发工具：PyCharm

二、在线测试

秒级识别，准确率高达99%，测试地址：http://47.108.177.251:9000。（由于当前租用的云服务性能存在局限性，导致识别速度稍显迟缓，在普通办公电脑部署测试验证，识别结果可在 3 秒内输出。）

三、核心技术

其技术也是介于上一行驶证识别的基础上，重新训练而成。可参考下面的链接：OCR之行驶证识别-CSDN博客文章浏览阅读554次，点赞6次，收藏6次。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。https://blog.csdn.net/weixin_42148410/article/details/146560403?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=146560403&sharerefer=PC&sharesource=weixin_42148410&sharefrom=from_link

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('身份证照片.jpg'))

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 = '身份证照片.jpg'result = ocr_vehicle_license(image_path)if result:print(f"姓名：{result.get('name', '')}")print(f"性别: {result.get('sex', '')}")print(f"民族: {result.get('ethnicity', '')}")print(f"住址: {result.get('address', '')}")print(f"身份证号: {result.get('IDCardNum', '')}")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