# idcardocr

**Repository Path**: lomon/idcardocr

## Basic Information

- **Project Name**: idcardocr
- **Description**: 离线环境下第二代居民身份证信息识别
- **Primary Language**: Python
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 3
- **Created**: 2022-07-29
- **Last Updated**: 2022-07-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 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<br>
> apt依赖安装：<br>
>`sudo apt install python3 python3-pip tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim tzdata libsm6 libxext6 python3-tk -y` <br><br>
> Python依赖安装：<br>
>`sudo pip3 install -r idcardocr/requirements.txt`<br><br>
> ~~tessdata配置：~~<br>
> ~~`sudo cp tessdata/* /usr/share/tesseract-ocr/tessdata`~~<br>
# 使用方法：
> 识别本地图片<br>
> `import idcard_recognize;print idcard_recognize.process('testimages/3.jpg')`<br><br>
> http_server远程接收图片<br>
> `python3 idcard_recognize.py`  <br>
> 默认监听端口为8080 <br><br>
> Docker运行http_server:  <br>
> `docker pull raymondwong/idcardocr;docker run -d -p 8080:8080 raymondwong/idcardocr`  <br>
>> 测试:  <br>
>>> 使用curl向服务器发送图片:  <br>
>>>`curl --request POST \
  --url http://127.0.0.1:8080 \
  --header 'content-type: multipart/form-data; boundary=----WebKitFormBoundary7MA4YWxkTrZu0gW' \
  --form 'pic=@./testimages/3.jpg'`  <br><br>
>>> 使用Postman：  <br>
>>> ![avatar](postman.jpg) <br>

# 性能<br>
> 平台： I5 8259u + 16g macOS 13.14 关闭OpenCL<br>
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）  <br>
~~处理4张图片时间也是4秒左右（4核心）~~  <br>
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） <br> 
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