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记得以前有个广告词叫:“学好数理化,走遍天下都不怕”,感觉应该再加一句:“带上身份证”,本文我们看一下如何使用 Python 提取身份证信息。

实现方式

实现方式大致可以分为两种:

  • 自己造轮子,如:使用 OpenCV 等自己编码实现,该方式所有功能都需自己来实现,比较耗时耗力,优点是更灵活一些
  • 使用现成的轮子,如:百度云,平台已经实现好了核心功能,并对外提供了 API 接口,我们直接调用接口即可,该方式省时省力,但灵活性可能差一些

实现过程

因为我们要实现的功能也比较简单,这里就用第二种方式来演示一下,下面简单看一下实现过程。

SDK 安装

百度云 SDK 对多种语言提供了支持,这里我们安装 Python 版的 SDK,使用 pip install baidu-aip 命令即可,SDK 目录结构如下:

├── README.md
├── aip                   // SDK 目录
│   ├── __init__.py       // 导出类
│   ├── base.py           // aip 基类
│   ├── http.py           // http 请求
│   └── ocr.py //OCR
└── setup.py              // setuptools 安装

创建应用

SDK 安装好后,我们接着需要创建应用了,这里需要一个百度账号或百度云账号,如果没有的话自己注册一个即可,登录及注册地址为:https://login.bce.baidu.com/?redirect=http%3A%2F%2Fcloud.baidu.com%2Fcampaign%2Fcampus-2018%2Findex.html,具体过程与车牌识别基本类似,如果不清楚的话,可以看一下车牌识别这篇文章。

具体实现

我们先找一张身份证图片,如图所示:

接着看一下代码实现,首先创建 AipOcr,AipOcr 是 OCR 的 Python SDK 客户端,代码实现如下:

# 自己的 APPID AK SK
APP_ID = '自己的 App ID'
API_KEY = '自己的 Api Key'
SECRET_KEY = '自己的 Secret Key'

client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

上面三个参数也可以参照车牌识别中的介绍。

信息的提取有普通和高精度两种模式,普通模式代码实现如下:

# 打开并读取文件内容
fp = open("card.jpg", "rb").read()
res = client.basicGeneral(fp) # 普通
# 遍历结果
for tex in res["words_result"]:
    row = tex["words"]
    print(row)

输出结果如下:

姓名韦小宝
性别男民族汉
出生1654年12月20日
住址北京市东城区景山前街4号
紫禁城敬事房
公民身份证号码112441654122日2438

再来试一下高精度模式,代码实现如下:

# 打开并读取文件内容
fp = open("card.jpg", "rb").read()
res = client.basicAccurate(fp) # 高精度
# 遍历结果
for tex in res["words_result"]:
    row = tex["words"]
    print(row)

输出结果如下:

姓名韦小宝
性别男民族汉
出生1654年12月20日
住址北京市东城区景山前街4号
紫禁城敬事房
公民身份证号码11204416541220243X

通过输入结果我们可以看到:高精度模式提取了正确的身份证号码,普通模式提取的身份证号码是有一些误差的。

总结

本文我们使用 Python 结合百度云接口几行代码就提取了身份证信息,其实除了身份证信息也可以提取其他卡片信息,比如银行卡信息等,有兴趣的可以试一下。

源码在公众号 Python小二 后台回复 201216 获取。

声明:本文非首发于个人号

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