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iOS身份證號碼識別示例

 更新時間:2017年02月13日 15:00:37   作者:wythetan  
本篇文章主要介紹了iOS身份證號碼識別示例,小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

一、前言

身份證識別,又稱OCR技術。OCR技術是光學字符識別的縮寫,是通過掃描等光學輸入方式將各種票據(jù)、報刊、書籍、文稿及其它印刷品的文字轉(zhuǎn)化為圖像信息,再利用文字識別技術將圖像信息轉(zhuǎn)化為可以使用的計算機輸入技術。

因為項目需要,所以這些天查閱了相關資料,想在網(wǎng)上看看有沒有大神封裝的現(xiàn)成的demo可以用。但是無果,網(wǎng)上關于ocr這一塊的資料很少,比較靠譜的都是要收費的,而且價格也不便宜。但是在天朝,收費感覺心里不爽,所以就決定自己研究一番。

先上一個最終實現(xiàn)的效果(如果mac不是retain屏幕的,分辨率會有影響,需要在真機上調(diào)試)

二、需要用到的技術

搜了很多資料,發(fā)現(xiàn)要進行身份證號碼的識別,需要用到以下幾種技術:

圖像處理技術

包括灰度化處理,二值化,腐蝕,輪廊檢測等等。

1、灰度化處理:圖片灰度化處理就是將指定圖片每個像素點的RGB三個分量通過一定的算法計算出該像素點的灰度值,使圖像只含亮度而不含色彩信息。

2、二值化:二值化處理就是將經(jīng)過灰度化處理的圖片轉(zhuǎn)換為只包含黑色和白色兩種顏色的圖像,他們之間沒有其他灰度的變化。在二值圖中用255便是白色,0表示黑色。


3、腐蝕:圖片的腐蝕就是將得到的二值圖中的黑色塊進行放大。即連接圖片中相鄰黑色像素點的元素。通過腐蝕可以把身份證上的身份證號碼連接在一起形成一個矩形區(qū)域。


4、輪廊檢測:圖片經(jīng)過腐蝕操作后相鄰點會連接在一起形成一個大的區(qū)域,這個時候通過輪廊檢測就可以把每個大的區(qū)域找出來,這樣就可以定位到身份證上面號碼的區(qū)域。


5、文字識別技術

通過識別圖像,將圖像信息轉(zhuǎn)化為可以使用的計算機輸入技術。比如下面這張包含一串數(shù)字的圖片,通過ocr識別技術可以將圖片中包含的數(shù)字信息以字符串的方式輸出。


三、開源框架OpenCV和TesseractOCRiOS

OpenCV(完成圖像處理技術)

OpenCV是一個開源的跨平臺計算機視覺和機器學習庫,通俗點的說,就是他給計算機提供了一雙眼睛,一雙可以從圖片中獲取信息的眼鏡,從而完成人臉識別、身份證識別、去紅眼、追蹤移動物體等等的圖像相關的功能。

TesseractOCRiOS(完成文字識別技術)

Tesseract是目前可用的最準確的開源OCR引擎,可以讀取各種格式的圖片并將他們轉(zhuǎn)換成各種語言文本。而TesseractOCRiOS則是針對iOS平臺封裝的Tesseract引擎庫。

四、實戰(zhàn)演示

創(chuàng)建一個iOS項目

用CocoPods導入上面兩個庫

由于OpenCV庫文件比較大,所以時間會稍微久一點,耐心等待就是。


導入完成之后運行項目,會發(fā)現(xiàn)報如下錯誤


由于導入的庫不支持Bitcode機制,需要關掉,在工程->TARGETS->Build Setting-> Enable Bitcode設置為NO就ok。


導入TesseractOCRiOS需要的語言包

TesseractOCRiOS庫中沒有自帶的語言包,需要我們自己手動導入,我們這里直接到tesseract-ocr網(wǎng)站,tessdata即是我們需要用到的語言包。下載下來的語言包有400多兆。這里我們只需要用到英語語言包,所以就只導入eng.traineddata就ok,其他的都刪掉。

導入語言包種需要注意幾點:

  • 語言包需要放在tessdata目錄下。TesseractOCRiOS中查找語言包是在tessdata目錄下進行查找的,所以我們不能單獨把eng.traineddata導入項目中,而需要放在tessdata目錄下導入項目中。
  • 將tessdata導入xcode項目,需要勾選Create folder refrences。上面已經(jīng)提到了語言包需要放在tessdata目錄下,所以導入文件到xcode的時候需要創(chuàng)建文件夾的形式,而不是創(chuàng)建組的形式。如下圖:


創(chuàng)建一個RecogizeCardManager用來管理身份證識別相關的代碼。

由于OpenCV和TesseractOCRiOS庫都是基于c++編寫的,所以需要把RecogizeCardManager.m后綴的.m改成.mm


RecogizeCardManager中的代碼

.h文件

#import <Foundation/Foundation.h>
@class UIImage;

typedef void (^CompleateBlock)(NSString *text);

@interface RecogizeCardManager : NSObject

/**
* 初始化一個單例
*
* @return 返回一個RecogizeCardManager的實例對象
*/
+ (instancetype)recognizeCardManager;

/**
* 根據(jù)身份證照片得到身份證號碼
*
* @param cardImage 傳入的身份證照片
* @param compleate 識別完成后的回調(diào)
*/
- (void)recognizeCardWithImage:(UIImage *)cardImage compleate:(CompleateBlock)compleate;

@end

.m文件

#import "RecogizeCardManager.h"
#import <opencv2/opencv.hpp>
#import <opencv2/imgproc/types_c.h>
#import <opencv2/imgcodecs/ios.h>
#import <TesseractOCR/TesseractOCR.h>

@implementation RecogizeCardManager

+ (instancetype)recognizeCardManager {
  static RecogizeCardManager *recognizeCardManager = nil;
  static dispatch_once_t onceToken;
  dispatch_once(&onceToken, ^{
    recognizeCardManager = [[RecogizeCardManager alloc] init];
  });
  return recognizeCardManager;
}

- (void)recognizeCardWithImage:(UIImage *)cardImage compleate:(CompleateBlock)compleate {
  //掃描身份證圖片,并進行預處理,定位號碼區(qū)域圖片并返回
  UIImage *numberImage = [self opencvScanCard:cardImage];
  if (numberImage == nil) {
    compleate(nil);
  }
  //利用TesseractOCR識別文字
  [self tesseractRecognizeImage:numberImage compleate:^(NSString *numbaerText) {
    compleate(numbaerText);
  }];
}

//掃描身份證圖片,并進行預處理,定位號碼區(qū)域圖片并返回
- (UIImage *)opencvScanCard:(UIImage *)image {

  //將UIImage轉(zhuǎn)換成Mat
  cv::Mat resultImage;
  UIImageToMat(image, resultImage);
  //轉(zhuǎn)為灰度圖
  cvtColor(resultImage, resultImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
  //利用閾值二值化 
  cv::threshold(resultImage, resultImage, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);
  //腐蝕,填充(腐蝕是讓黑色點變大)
  cv::Mat erodeElement = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(26,26));
  cv::erode(resultImage, resultImage, erodeElement);
  //輪廊檢測 
  std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;//定義一個容器來存儲所有檢測到的輪廊
  cv::findContours(resultImage, contours, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0));
  //取出身份證號碼區(qū)域
  std::vector<cv::Rect> rects;
  cv::Rect numberRect = cv::Rect(0,0,0,0);
  std::vector<std::vector<cv::Point>>::const_iterator itContours = contours.begin();
  for ( ; itContours != contours.end(); ++itContours) {
    cv::Rect rect = cv::boundingRect(*itContours);
    rects.push_back(rect);
    //算法原理
    if (rect.width > numberRect.width && rect.width > rect.height * 5) {
      numberRect = rect;
    }
  }  
  //身份證號碼定位失敗
  if (numberRect.width == 0 || numberRect.height == 0) {
    return nil;
  }
  //定位成功成功,去原圖截取身份證號碼區(qū)域,并轉(zhuǎn)換成灰度圖、進行二值化處理
  cv::Mat matImage;
  UIImageToMat(image, matImage);
  resultImage = matImage(numberRect);
  cvtColor(resultImage, resultImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
  cv::threshold(resultImage, resultImage, 80, 255, CV_THRESH_BINARY);
  //將Mat轉(zhuǎn)換成UIImage
  UIImage *numberImage = MatToUIImage(resultImage);
  return numberImage;
}

//利用TesseractOCR識別文字
- (void)tesseractRecognizeImage:(UIImage *)image compleate:(CompleateBlock)compleate {

  dispatch_async(dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_BACKGROUND, 0), ^{
    G8Tesseract *tesseract = [[G8Tesseract alloc] initWithLanguage:@"eng"];
    tesseract.image = [image g8_blackAndWhite];
    tesseract.image = image;
    // Start the recognition
    [tesseract recognize];
    //執(zhí)行回調(diào)
    compleate(tesseract.recognizedText);
  });
}

RecognizeCardViewController代碼

故事版布局界面


.m文件

#import "RecognizeCardViewController.h"
#import "RecogizeCardManager.h"

@interface RecognizeCardViewController ()<UINavigationControllerDelegate, UIImagePickerControllerDelegate>{
  UIImagePickerController *imgagePickController;
}

@property (weak, nonatomic) IBOutlet UIImageView *imgView;
@property (weak, nonatomic) IBOutlet UILabel *textLabel;
- (IBAction)cameraAction:(id)sender;
- (IBAction)photoAction:(id)sender;

@end

@implementation RecognizeCardViewController

- (void)viewDidLoad {
  [super viewDidLoad];

  self.imgView.contentMode = UIViewContentModeScaleAspectFit;

  imgagePickController = [[UIImagePickerController alloc] init];
  imgagePickController.delegate = self;
  imgagePickController.modalTransitionStyle = UIModalTransitionStyleFlipHorizontal;
  imgagePickController.allowsEditing = YES;
}

- (void)didReceiveMemoryWarning {
  [super didReceiveMemoryWarning];
  // Dispose of any resources that can be recreated.
}

//拍照
- (IBAction)cameraAction:(id)sender {

  //判斷是否可以打開照相機
  if ([UIImagePickerController isSourceTypeAvailable:UIImagePickerControllerSourceTypeCamera]) {
    imgagePickController.sourceType = UIImagePickerControllerSourceTypeCamera;
    //設置攝像頭模式(拍照,錄制視頻)為拍照
    imgagePickController.cameraCaptureMode = UIImagePickerControllerCameraCaptureModePhoto;
    [self presentViewController:imgagePickController animated:YES completion:nil];
  } else {
    UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"提示" message:@"設備不能打開相機" delegate:self cancelButtonTitle:@"知道了" otherButtonTitles: nil];
    [alert show];
  }
}

//相冊
- (IBAction)photoAction:(id)sender {
  imgagePickController.sourceType = UIImagePickerControllerSourceTypePhotoLibrary;
  [self presentViewController:imgagePickController animated:YES completion:nil];
}

#pragma mark - UIImagePickerControllerDelegate
//適用獲取所有媒體資源,只需判斷資源類型
- (void)imagePickerController:(UIImagePickerController *)picker didFinishPickingMediaWithInfo:(NSDictionary<NSString *,id> *)info{
  NSString *mediaType=[info objectForKey:UIImagePickerControllerMediaType];
  UIImage *srcImage = nil;
  //判斷資源類型
  if ([mediaType isEqualToString:@"public.image"]){
    srcImage = info[UIImagePickerControllerEditedImage];
    self.imgView.image = srcImage;
    //識別身份證
    self.textLabel.text = @"圖片插入成功,正在識別中...";
    [[RecogizeCardManager recognizeCardManager] recognizeCardWithImage:srcImage compleate:^(NSString *text) {
      if (text != nil) {
        self.textLabel.text = [NSString stringWithFormat:@"識別結(jié)果:%@",text];
      }else {
        self.textLabel.text = @"請選擇照片";
        UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"提示" message:@"照片識別失敗,請選擇清晰、沒有復雜背景的身份證照片重試!" delegate:self cancelButtonTitle:@"知道了" otherButtonTitles: nil];
        [alert show];
      }
    }];
  }
  [self dismissViewControllerAnimated:YES completion:nil];
}

//進入拍攝頁面點擊取消按鈕
- (void)imagePickerControllerDidCancel:(UIImagePickerController *)picker {
  [self dismissViewControllerAnimated:YES completion:nil];
}

@end

總結(jié)

通過上面的實驗,該程序?qū)ι矸葑C識別的正確率幾乎可以達到90%,剩下的10%主要取決于圖像的預處理,預處理程序是整個識別系統(tǒng)的關鍵所在。該系統(tǒng)的原理同樣也適用于獲取身份證上其他的信息,也可以應用于銀行卡、車牌號等的識別。

識別的正確率

主要取決于腐蝕、取出身份證號碼區(qū)域(輪廊提?。┑乃惴ㄟ@幾個關鍵點。

1、腐蝕: 腐蝕的參數(shù)很重要。

2、取出身份證號碼區(qū)域的算法(輪廊提?。?所有的處理都是為了在圖片中定位到身份證號碼的區(qū)域,輪廊提取就是這樣一個操作。篩選輪廊圖的算法很重要但是也是個難點。要提取身份證號碼區(qū)域的輪廊,算法的原理就是該輪廊的寬度是所有中最寬的,且寬度的長度必須大于高度的5倍。

不過這個算法還是存在不少問題。有的時候可能圖片背景比較復雜會影響到輪廊的檢測,基于這個問題:

  • 一方面可以通過對圖片的預處理來進行優(yōu)化,減少對檢測身份證號碼區(qū)域的干擾
  • 第二個方面就是優(yōu)化算法。

識別速度

使用TesseractOCRiOS對比較清晰的文字進行識別速度是比較快的,我試過用一張未經(jīng)處理的寫著數(shù)字的圖片來處理,識別速度小于5s。但經(jīng)過二值圖處理之后識別的速度就降低了,我認為可以對二值化處理后的圖片進一步處理,比如對二值圖進行細化描出骨架,然后在對骨架做均勻的膨脹處理,這樣得到的身份證號碼可能會清晰很多。

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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