SpringBoot實(shí)現(xiàn)識(shí)別圖片中的身份證號(hào)與營(yíng)業(yè)執(zhí)照信息

更新時(shí)間：2024年01月29日 08:14:17 作者：一只愛(ài)擼貓的程序猿

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了SpringBoot如何實(shí)現(xiàn)識(shí)別圖片中的身份證號(hào)與營(yíng)業(yè)執(zhí)照信息,文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以了解一下

圖像預(yù)處理：為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確性，首先對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理，如調(diào)整大小、對(duì)比度、亮度等。
文字檢測(cè)：使用圖像處理算法或框架來(lái)定位圖像中的文字區(qū)域。
文字識(shí)別：將檢測(cè)到的文字區(qū)域輸入到OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）引擎進(jìn)行文字識(shí)別。
信息提取：根據(jù)識(shí)別出的文字內(nèi)容，使用正則表達(dá)式等方法提取身份證號(hào)、營(yíng)業(yè)執(zhí)照等信息。

以下是具體實(shí)施的方法和示例代碼：

使用的工具和庫(kù)

Tesseract OCR：一個(gè)開(kāi)源的OCR引擎，可以識(shí)別多種語(yǔ)言的文字。
OpenCV：一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，用于圖像處理。
Spring Boot：用于創(chuàng)建應(yīng)用程序的框架。

步驟和代碼示例

1. 添加依賴

首先，在你的Spring Boot項(xiàng)目的pom.xml文件中添加必要的依賴：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.bytedeco</groupId>
        <artifactId>javacv</artifactId>
        <version>1.5.6</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.bytedeco</groupId>
        <artifactId>javacpp</artifactId>
        <version>1.5.6</version>
    </dependency>
    <!-- 其他依賴 -->
</dependencies>

2. 圖像預(yù)處理和文字識(shí)別

import org.bytedeco.javacpp.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;
import org.bytedeco.tesseract.TessBaseAPI;

public class OCRService {

    public String doOCR(String imagePath) {
        TessBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();

        // 初始化Tesseract
        if (tessBaseAPI.Init(".", "ENG") != 0) {
            System.err.println("Could not initialize Tesseract.");
            return null;
        }

        // 讀取圖像文件
        Mat image = opencv_imgcodecs.imread(imagePath);
        // 圖像預(yù)處理
        // 如調(diào)整大小、轉(zhuǎn)為灰度圖等
        cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);

        // 設(shè)置圖像
        tessBaseAPI.SetImage(image.data(), image.cols(), image.rows(), 1, image.step());

        // 識(shí)別文字
        BytePointer outText = tessBaseAPI.GetUTF8Text();
        String result = outText.getString();
        outText.deallocate();

        // 釋放資源
        tessBaseAPI.End();

        return result;
    }
}

3. 信息提取

一旦你從圖像中獲取了所有文本，你可以使用正則表達(dá)式來(lái)提取身份證號(hào)、營(yíng)業(yè)執(zhí)照號(hào)等信息。這個(gè)步驟完全取決于你所需提取信息的格式。

import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class InfoExtractor {

    public String extractIDNumber(String text) {
        Pattern pattern = Pattern.compile("[0-9]{18}|[0-9]{15}");
        Matcher matcher = pattern.matcher(text);

        if (matcher.find()) {
            return matcher.group();
        }

        return null;
    }

    // 可以添加其他方法來(lái)提取不同的信息，例如營(yíng)業(yè)執(zhí)照號(hào)等
}

在這個(gè)例子中，DocumentProcessor類負(fù)責(zé)處理整個(gè)文檔識(shí)別流程。它首先調(diào)用OCRService來(lái)識(shí)別圖像中的文本，然后使用InfoExtractor類來(lái)提取身份證號(hào)碼。

public class DocumentProcessor {

    public String processDocument(String imagePath) {
        OCRService ocrService = new OCRService();
        String text = ocrService.doOCR(imagePath);

        if (text != null && !text.isEmpty()) {
            InfoExtractor extractor = new InfoExtractor();
            String idNumber = extractor.extractIDNumber(text);

            return idNumber; // 返回提取的身份證號(hào)
        }

        return null;
    }
}

使用OpenCV對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理

OpenCV是一個(gè)非常強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，它提供了許多用于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的功能。在處理圖像以進(jìn)行文字識(shí)別的上下文中，OpenCV可以用于多種預(yù)處理步驟，比如調(diào)整圖像大小、轉(zhuǎn)換為灰度圖、應(yīng)用濾波器、邊緣檢測(cè)等，以增強(qiáng)圖像中的文字部分，從而提高OCR的準(zhǔn)確性。

以下是在上面的OCR示例中如何使用OpenCV進(jìn)行圖像預(yù)處理的代碼示例。

OpenCV圖像預(yù)處理示例

import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.*;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

public class ImagePreprocessing {

    public Mat preprocessImage(String imagePath) {
        // 讀取圖像
        Mat image = imread(imagePath);

        // 轉(zhuǎn)換為灰度圖像
        Mat gray = new Mat();
        cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 應(yīng)用高斯模糊，減少圖像噪聲
        Mat blurred = new Mat();
        GaussianBlur(gray, blurred, new Size(3, 3), 0);

        // 邊緣檢測(cè)
        Mat edged = new Mat();
        Canny(blurred, edged, 75, 200);

        // 這里可以根據(jù)需要添加其他圖像處理步驟

        return edged;
    }
}

在這個(gè)示例中，我們首先將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，然后應(yīng)用高斯模糊來(lái)平滑圖像，最后使用Canny算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)。這些步驟可以幫助突出圖像中的文字，使其在OCR過(guò)程中更容易被識(shí)別。

集成到OCR服務(wù)中

然后，你可以將這個(gè)預(yù)處理步驟集成到之前的OCR服務(wù)中：

public class OCRService {

    public String doOCR(String imagePath) {
        TessBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();

        // 初始化Tesseract
        if (tessBaseAPI.Init(".", "ENG") != 0) {
            System.err.println("Could not initialize Tesseract.");
            return null;
        }

        ImagePreprocessing preprocessing = new ImagePreprocessing();
        Mat preprocessedImage = preprocessing.preprocessImage(imagePath);

        // 設(shè)置圖像
        tessBaseAPI.SetImage(preprocessedImage.data(), preprocessedImage.cols(), preprocessedImage.rows(), 1, preprocessedImage.step());

        // 識(shí)別文字
        BytePointer outText = tessBaseAPI.GetUTF8Text();
        String result = outText.getString();
        outText.deallocate();

        // 釋放資源
        tessBaseAPI.End();

        return result;
    }
}

在這個(gè)集成示例中，我們使用ImagePreprocessing類對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后將處理后的圖像傳遞給Tesseract進(jìn)行文字識(shí)別。通過(guò)這種方式，OpenCV和Tesseract OCR可以協(xié)同工作，提高圖像中文字識(shí)別的準(zhǔn)確率。

到此這篇關(guān)于SpringBoot實(shí)現(xiàn)識(shí)別圖片中的身份證號(hào)與營(yíng)業(yè)執(zhí)照信息的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot識(shí)別圖片信息內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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