批量身份证ocr

批量身份证OCR技术解析

身份证是我们日常生活中常见的证件，但是在大量数据处理的时候，手动输入身份证信息显然是繁琐且容易出错的。这时候，批量身份证OCR技术可以极大地减轻工作量和提高数据处理的精确度。

OCR，全称Optical Character Recognition，光学字符识别，是一种将印刷文件或手写文本转换成机器可编辑文本的技术。身份证OCR技术是在OCR技术的基础上，通过对身份证照片进行图像处理、字符分割、字符识别等步骤，实现自动读取身份证信息的过程。

下面我们基于Python实现一个简单的批量身份证OCR程序，以供参考。

1. 准备工作

我们需要安装Python OCR库、Pillow库和OpenCV库。Python OCR库有多种选择，这里我们选用Pytesseract。Pillow库用于图像处理，OpenCV库主要用于图像识别。

安装方式：

pip install pytesseract
pip install Pillow
pip install opencv-python

2. 核心代码

我们将程序分为三个步骤：图像预处理、字符识别和结果输出。

import os
import pytesseract
from PIL import Image
import cv2

# 图像预处理
def pre_process(image):
    # 转化为灰度图像
    img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 中值滤波去噪
    img = cv2.medianBlur(img, 3)
    return img

# 字符识别
def ocr(img):
    # 识别身份证号码和姓名
    boxes = pytesseract.image_to_boxes(img, lang='chi_sim')
    res = ''
    for b in boxes.splitlines():
        if b.split()[0] in ["身份证号码:", "姓名:"]:
            res += b.split()[-1]
    return res

# 批量处理
def batch_process(input_dir, output_dir):
    for filename in os.listdir(input_dir):
        file_path = os.path.join(input_dir, filename)
        # 只处理jpg格式
        if os.path.isfile(file_path) and filename.endswith('.jpg'):
            print('Processing:', file_path)
            # 读取图像