一、Tesseract OCR在身份证识别中的挑战 图片质量差异:身份证图片可能因拍摄环境、光线、角度等因素导致质量不一,影响识别效果。 字体和布局多样性:不同地区的身份证在字体、布局上存在差异,增加了识别的难度。 干扰因素:如反光、污渍、阴影等,都可能对识别结果造成干扰。 二、提升识别率的策略 1. 优化图片预处理 ...
1. 调整OCR模式 Tesseract提供了多种页面分割模式(Page Segmentation Mode, PSM),通过调整PSM参数,可以优化对不同类型图片的识别效果。对于身份证识别,推荐使用PSM 6(假设图像是一个统一的文本块)。 tesseract image.jpg output -l chi_sim --psm 6 2. 字体与语言选择 确保选择了正确的语言包(如chi_sim),并...
Tesseract OCR是一个知名的开源 OCR（光学字符识别）系统，最先由惠普（HP）实验室于 1985 年开始研发，到 1995 年时已经成为 OCR 业内最准确的三款识别引擎之一。2005 年，Tesseract 由美国内华达州信息技术研究所获得，并由谷歌对其进行改进、消除 bug、优化工作，此后作为开源项目发布。Tesseract OCR具有较高的识...
1.1 安装Tesseract-OCR 通过下载地址:http://code.google.com/p/tesseract-ocr/,下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe。安装成功后会生成如下目录: 1.2 使用官方库识别 准备一张待识别的身份证号图片test.jpg 打开cmd.exe,进入到test.jpg文件目录,执行:tesseract test.jpg output_test -l eng 【语法】: te...
使用百度身份证识别前要先申请百度的账号以及申请相对应用https://cloud.baidu.com/ 选择 产品-->人工智能-->文字识别-->卡证文字识别 进到里面选择身份证识别 再选择管理应用 点击身份证识别添加应用 得到等会需要用到的API Key 和 Secret Key 准备工作已经完成了 现在直接上代码,因为比较简单,我就不一一解释...
由上的测试可看出对识别英文准确率要高一些,对中文的识别还有一些错别字,对身份证的文字识别准确率上还不够,所以想让Python先对图片进行一定处理后,再用python调用Tesseract对图片文字OCR识别。 Python调用tesseract的两种方法 1、通过shell与tesseract通信完成识别过程; ...
如此一来,大大减少客户端与服务器交互的同时,把高质量图片上传到服务器识别可以增加身份证识别成功率,减少身份证识别时间,提升用户体验。 Tesseract简介及环境搭建 简介 Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而,HP不久便决定放弃OCR业务,Tesseract...
五、扫描识别 由于拍照后再识别的准确率实在是低,和拍照的角度,光线,以及拍照时身份证没有填满照片等等因素,很难做到高准确率的识别、于是我就仿造扫描二维码(支付宝扫描银行卡号)的方式,来增加识别次数提高识别率。扫描界面我是借鉴二维码扫描的代码、大致流程: ...
本文运用opencv+TesseractOCR来实现身份证识别姓名和身份证号 查阅并引用了很多文章 opencv安装及入门 OpenCV在iOS上的应用尝试 在身份证识别上,由于相机拍摄的亮度及其他问题难点在于图片的阈值二值化的判断,用过固定阈值二值化、局部阈值二值化、平均阈值二值化都不理想。
Python上安装及使用tesseract 用于身份证识别 前期准备 下载pillow和pytesseract直接在 pycharm里面下载即可。 接下来 tesseract-ORT下载,点击这里下载tesseract-ocr-w64-setup-v4.1.0.20190314.exe 安装的默认目录是C:\Program Files\Tesseract-OCR 紧接着 我们要将其目录添加到系统的环境变量里面 ...