本项目在paddle框架下实现，完成对于身份证、营业执照和pdf文档的关键文字提取，以Json格式输出。
PyCharm 安装教程（Windows: https://www.runoob.com/w3cnote/pycharm-windows-install.html
选择版本:PyCharm Community Edition 2020.3.5
安装python:python 3.8
pycharm配置vue教程(https://www.cnblogs.com/zezhou/p/13019386.html)
在Python环境和Vue插件配置好后，需要安装使用到的库。
安装所需要的python库: 在Terminal中输入依次输入下列命令行
pip install -r requirements.txt启动用户登录
python run.py启动flask项目识别图片
cd back-end
python app.py先安装依赖：在Terminal中输入依次输入下列命令行
cd vue
npm install然后运行前端：
npm run serve然后在浏览器打开localhost即可得到演示demo效果
改文件存储图片识别的逻辑代码和前后端交互代码
此处以身份证识别接口为例,通过Flask框架写相应函数：
@app.route('/upload', methods=['GET', 'POST'])
#上传文件接口
def upload_file():
# file是目标文件
file = request.files['file']
print(datetime.datetime.now(), file.filename)
if file and allowed_file(file.filename):
src_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename)
file.save(src_path)
shutil.copy(src_path, './tmp/ct')
image_path = os.path.join('./tmp/ct', file.filename)
# 此处为调用身份证图片识别接口
# pid 为图片名称信息
# img_z 为识别后的图片
# image_info 为图片识别信息
# id_info 为身份证结构化信息
pid, img_z, image_info, id_info = core.main.c_main(
image_path, Detector, file.filename.rsplit('.', 1)[1])
return jsonify({'status': 1,
'image_url': 'http://127.0.0.1:5003/tmp/ct/' + pid,
'draw_url': 'http://127.0.0.1:5003/tmp/draw/' + pid,
'image_info': image_info,
"id_info": id_info})
return jsonify({'status': 0})这样前端发出POST请求时，会对上传的图像进行处理。
processor文件中AIDetector_pytorch.py为各类型图片预测的接口。此处以身份证识别接口为例
其中，cut_text_area.py(切割图片)\pre_processer.py(识别)\siftAlign.py(透视变换摆正图片)分别为身份证结构化识别的处理操作
AIDetector_pytorch.py中，如下代码完成对身份证结构化识别的接口调用，并返回处理后的信息。
class Detector(object):
def __init__(self):
self.init_model()
def init_model(img):
# ****************采用paddlehub预测文字区域************/
model = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_mobile")
# 服务端可以加载大模型，效果更好
# ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")
# 读取照片路径
np_images = [cv2.imread(img)]
results = model.recognize_text(
images=np_images, # 图片数据，ndarray.shape 为 [H, W, C]，BGR格式；
use_gpu=False, # 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
output_dir='ocr_result', # 图片的保存路径，默认设为 ocr_result；
visualization=True, # 是否将识别结果保存为图片文件；
box_thresh=0.5, # 检测文本框置信度的阈值；
text_thresh=0.5) # 识别中文文本置信度的阈值；
# 预测 paddleocr/切割预测
pre_processer1(img)
records_list = []
image_info = {}
id_info = {}
data = []
key = '身份证信息'
count = 0
#此处为采用paddleocr识别图片
for i in range(6):
info, conf_all = get_pic_info('./output/' + str(i) + '.jpg')
res = ''
for item in info:
res += item
count += 1
data.append(formated1(res))
records_list.append(formated(res))
for filename in os.listdir('./ocr_result'):
im = cv2.imread('./ocr_result' + "/" + filename)
image_info[key] = [np.round(float(conf_all), 3), records_list]
id_info[data[0]] = [data[1], data[2], data[3], data[4], data[5]]
print("识别成功")
return im, image_info, id_info
business_output\output\show_pic\tmp\uploads 此部分为处理图片结果的保存
mask 该部分为身份证标准掩码图片
template 身份证标准图片
stand_pic 身份证摆正后的图片
该部分为测试图片
views vue界面视图部分
主要是通过VUE编写前端WEB框架
核心前后端交互代码：
// 上传文件
update(e) {
this.percentage = 0;
this.dialogTableVisible = true;
this.url_1 = "";
this.url_2 = "";
this.srcList = [];
this.srcList1 = [];
this.wait_return = "";
this.wait_upload = "";
this.feature_list = [];
this.feat_list = [];
this.fullscreenLoading = true;
this.loading = true;
this.showbutton = false;
let file = e.target.files[0];
this.url_1 = this.$options.methods.getObjectURL(file);
let param = new FormData(); //创建form对象
param.append("file", file, file.name); //通过append向form对象添加数据
var timer = setInterval(() => {
this.myFunc();
}, 30);
let config = {
headers: { "Content-Type": "multipart/form-data" },
}; //添加请求头
axios
.post(this.server_url + "/upload", param, config)
.then((response) => {
this.percentage = 100;
clearInterval(timer);
this.url_1 = response.data.image_url;
this.srcList.push(this.url_1);
this.url_2 = response.data.draw_url;
this.srcList1.push(this.url_2);
this.fullscreenLoading = false;
this.loading = false;
this.feat_list = Object.keys(response.data.image_info);
for (var i = 0; i < this.feat_list.length; i++) {
response.data.image_info[this.feat_list[i]][2] = this.feat_list[i];
this.feature_list.push(response.data.image_info[this.feat_list[i]]);
}
this.feature_list.push(response.data.image_info);
this.feature_list_1 = this.feature_list[0];
this.dialogTableVisible = false;
this.percentage = 0;
this.notice1();
});
},
这段代码在点击提交图片时响应：
<div slot="header" class="clearfix">
<span>检测目标</span>
<el-button
style="margin-left: 35px"
v-show="!showbutton"
type="primary"
icon="el-icon-upload"
class="download_bt"
v-on:click="true_upload2"
>
重新选择图像
<input
ref="upload2"
style="display: none"
name="file"
type="file"
@change="update"
/>
</el-button>
</div>- 超轻量级中文OCR模型，总模型仅8.6M
- 单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别
- 检测模型DB（4.1M）+识别模型CRNN（4.5M）
- 实用通用中文OCR模型
- 多种预测推理部署方案，包括服务部署和端侧部署
- 多种文本检测训练算法，EAST、DB、SAST
- 多种文本识别训练算法，Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE、SRN
- 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统
- PaddleOCR中提供了如下很多模型，所以开展项目之前需要根据情况选定使用的模型
Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语，可以通过修改lang参数进行切换
核心代码:
# 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch", use_gpu=False,
rec_model_dir='./models/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/',
cls_model_dir='./models/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/',
det_model_dir='./models/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/')
results = ocr.ocr(filename, cls=True)
# 文本识别信息
image = Image.open(filename).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in results]
txts = [line[1][0] for line in results]
scores = [line[1][1] for line in results]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent