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SpringBoot实现识别图片中的身份证号与营业执照信息

2024-01-29 08:11:53 作者：一只爱撸猫的程序猿

这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot如何实现识别图片中的身份证号与营业执照信息,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解一下

在Spring Boot中实现图片中的身份证号、营业执照等信息的识别，可以分为以下几个步骤：

图像预处理：为了提高识别的准确性，首先对图片进行预处理，如调整大小、对比度、亮度等。
文字检测：使用图像处理算法或框架来定位图像中的文字区域。
文字识别：将检测到的文字区域输入到OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎进行文字识别。
信息提取：根据识别出的文字内容，使用正则表达式等方法提取身份证号、营业执照等信息。

以下是具体实施的方法和示例代码：

使用的工具和库

Tesseract OCR：一个开源的OCR引擎，可以识别多种语言的文字。
OpenCV：一个开源的计算机视觉库，用于图像处理。
Spring Boot：用于创建应用程序的框架。

步骤和代码示例

1. 添加依赖

首先，在你的Spring Boot项目的pom.xml文件中添加必要的依赖：

<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>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

2. 图像预处理和文字识别

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;
        }

        // 读取图像文件
        Mat image = opencv_imgcodecs.imread(imagePath);
        // 图像预处理
        // 如调整大小、转为灰度图等
        cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);

        // 设置图像
        tessBaseAPI.SetImage(image.data(), image.cols(), image.rows(), 1, image.step());

        // 识别文字
        BytePointer outText = tessBaseAPI.GetUTF8Text();
        String result = outText.getString();
        outText.deallocate();

        // 释放资源
        tessBaseAPI.End();

        return result;
    }
}

3. 信息提取

一旦你从图像中获取了所有文本，你可以使用正则表达式来提取身份证号、营业执照号等信息。这个步骤完全取决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;
    }

    // 可以添加其他方法来提取不同的信息，例如营业执照号等
}

在这个例子中，DocumentProcessor类负责处理整个文档识别流程。它首先调用OCRService来识别图像中的文本，然后使用InfoExtractor类来提取身份证号码。

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; // 返回提取的身份证号
        }

        return null;
    }
}

使用OpenCV对图像进行预处理

OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉的功能。在处理图像以进行文字识别的上下文中，OpenCV可以用于多种预处理步骤，比如调整图像大小、转换为灰度图、应用滤波器、边缘检测等，以增强图像中的文字部分，从而提高OCR的准确性。

以下是在上面的OCR示例中如何使用OpenCV进行图像预处理的代码示例。

OpenCV图像预处理示例

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) {
        // 读取图像
        Mat image = imread(imagePath);

        // 转换为灰度图像
        Mat gray = new Mat();
        cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 应用高斯模糊，减少图像噪声
        Mat blurred = new Mat();
        GaussianBlur(gray, blurred, new Size(3, 3), 0);

        // 边缘检测
        Mat edged = new Mat();
        Canny(blurred, edged, 75, 200);

        // 这里可以根据需要添加其他图像处理步骤

        return edged;
    }
}

在这个示例中，我们首先将图像转换为灰度图，然后应用高斯模糊来平滑图像，最后使用Canny算法进行边缘检测。这些步骤可以帮助突出图像中的文字，使其在OCR过程中更容易被识别。

集成到OCR服务中

然后，你可以将这个预处理步骤集成到之前的OCR服务中：

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);

        // 设置图像
        tessBaseAPI.SetImage(preprocessedImage.data(), preprocessedImage.cols(), preprocessedImage.rows(), 1, preprocessedImage.step());

        // 识别文字
        BytePointer outText = tessBaseAPI.GetUTF8Text();
        String result = outText.getString();
        outText.deallocate();

        // 释放资源
        tessBaseAPI.End();

        return result;
    }
}

在这个集成示例中，我们使用ImagePreprocessing类对图像进行预处理，然后将处理后的图像传递给Tesseract进行文字识别。通过这种方式，OpenCV和Tesseract OCR可以协同工作，提高图像中文字识别的准确率。

到此这篇关于SpringBoot实现识别图片中的身份证号与营业执照信息的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot识别图片信息内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！