本篇文章给大家分享的是有关如何在iOS中识别身份证号码,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
创建一个iOS项目
用CocoPods导入上面两个库
由于OpenCV库文件比较大,所以时间会稍微久一点,耐心等待就是。
导入完成之后运行项目,会发现报如下错误
由于导入的库不支持Bitcode机制,需要关掉,在工程->TARGETS->Build Setting-> Enable Bitcode设置为NO就ok。
导入TesseractOCRiOS需要的语言包
TesseractOCRiOS库中没有自带的语言包,需要我们自己手动导入,我们这里直接到tesseract-ocr网站,tessdata即是我们需要用到的语言包。下载下来的语言包有400多兆。这里我们只需要用到英语语言包,所以就只导入eng.traineddata就ok,其他的都删掉。
导入语言包种需要注意几点:
语言包需要放在tessdata目录下。TesseractOCRiOS中查找语言包是在tessdata目录下进行查找的,所以我们不能单独把eng.traineddata导入项目中,而需要放在tessdata目录下导入项目中。
将tessdata导入xcode项目,需要勾选Create folder refrences。上面已经提到了语言包需要放在tessdata目录下,所以导入文件到xcode的时候需要创建文件夹的形式,而不是创建组的形式。如下图:
创建一个RecogizeCardManager用来管理身份证识别相关的代码。
由于OpenCV和TesseractOCRiOS库都是基于c++编写的,所以需要把RecogizeCardManager.m后缀的.m改成.mm
RecogizeCardManager中的代码
.h文件
#import <Foundation/Foundation.h> @class UIImage; typedef void (^CompleateBlock)(NSString *text); @interface RecogizeCardManager : NSObject /** * 初始化一个单例 * * @return 返回一个RecogizeCardManager的实例对象 */ + (instancetype)recognizeCardManager; /** * 根据身份证照片得到身份证号码 * * @param cardImage 传入的身份证照片 * @param compleate 识别完成后的回调 */ - (void)recognizeCardWithImage:(UIImage *)cardImage compleate:(CompleateBlock)compleate; @end
.m文件
#import "RecogizeCardManager.h" #import <opencv2/opencv.hpp> #import <opencv2/imgproc/types_c.h> #import <opencv2/imgcodecs/ios.h> #import <TesseractOCR/TesseractOCR.h> @implementation RecogizeCardManager + (instancetype)recognizeCardManager { static RecogizeCardManager *recognizeCardManager = nil; static dispatch_once_t onceToken; dispatch_once(&onceToken, ^{ recognizeCardManager = [[RecogizeCardManager alloc] init]; }); return recognizeCardManager; } - (void)recognizeCardWithImage:(UIImage *)cardImage compleate:(CompleateBlock)compleate { //扫描身份证图片,并进行预处理,定位号码区域图片并返回 UIImage *numberImage = [self opencvScanCard:cardImage]; if (numberImage == nil) { compleate(nil); } //利用TesseractOCR识别文字 [self tesseractRecognizeImage:numberImage compleate:^(NSString *numbaerText) { compleate(numbaerText); }]; } //扫描身份证图片,并进行预处理,定位号码区域图片并返回 - (UIImage *)opencvScanCard:(UIImage *)image { //将UIImage转换成Mat cv::Mat resultImage; UIImageToMat(image, resultImage); //转为灰度图 cvtColor(resultImage, resultImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); //利用阈值二值化 cv::threshold(resultImage, resultImage, 100, 255, CV_THRESH_BINARY); //腐蚀,填充(腐蚀是让黑色点变大) cv::Mat erodeElement = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(26,26)); cv::erode(resultImage, resultImage, erodeElement); //轮廊检测 std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;//定义一个容器来存储所有检测到的轮廊 cv::findContours(resultImage, contours, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0)); //取出身份证号码区域 std::vector<cv::Rect> rects; cv::Rect numberRect = cv::Rect(0,0,0,0); std::vector<std::vector<cv::Point>>::const_iterator itContours = contours.begin(); for ( ; itContours != contours.end(); ++itContours) { cv::Rect rect = cv::boundingRect(*itContours); rects.push_back(rect); //算法原理 if (rect.width > numberRect.width && rect.width > rect.height * 5) { numberRect = rect; } } //身份证号码定位失败 if (numberRect.width == 0 || numberRect.height == 0) { return nil; } //定位成功成功,去原图截取身份证号码区域,并转换成灰度图、进行二值化处理 cv::Mat matImage; UIImageToMat(image, matImage); resultImage = matImage(numberRect); cvtColor(resultImage, resultImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::threshold(resultImage, resultImage, 80, 255, CV_THRESH_BINARY); //将Mat转换成UIImage UIImage *numberImage = MatToUIImage(resultImage); return numberImage; } //利用TesseractOCR识别文字 - (void)tesseractRecognizeImage:(UIImage *)image compleate:(CompleateBlock)compleate { dispatch_async(dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_BACKGROUND, 0), ^{ G8Tesseract *tesseract = [[G8Tesseract alloc] initWithLanguage:@"eng"]; tesseract.image = [image g8_blackAndWhite]; tesseract.image = image; // Start the recognition [tesseract recognize]; //执行回调 compleate(tesseract.recognizedText); }); }
RecognizeCardViewController代码
故事版布局界面
.m文件
#import "RecognizeCardViewController.h" #import "RecogizeCardManager.h" @interface RecognizeCardViewController ()<UINavigationControllerDelegate, UIImagePickerControllerDelegate>{ UIImagePickerController *imgagePickController; } @property (weak, nonatomic) IBOutlet UIImageView *imgView; @property (weak, nonatomic) IBOutlet UILabel *textLabel; - (IBAction)cameraAction:(id)sender; - (IBAction)photoAction:(id)sender; @end @implementation RecognizeCardViewController - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; self.imgView.contentMode = UIViewContentModeScaleAspectFit; imgagePickController = [[UIImagePickerController alloc] init]; imgagePickController.delegate = self; imgagePickController.modalTransitionStyle = UIModalTransitionStyleFlipHorizontal; imgagePickController.allowsEditing = YES; } - (void)didReceiveMemoryWarning { [super didReceiveMemoryWarning]; // Dispose of any resources that can be recreated. } //拍照 - (IBAction)cameraAction:(id)sender { //判断是否可以打开照相机 if ([UIImagePickerController isSourceTypeAvailable:UIImagePickerControllerSourceTypeCamera]) { imgagePickController.sourceType = UIImagePickerControllerSourceTypeCamera; //设置摄像头模式(拍照,录制视频)为拍照 imgagePickController.cameraCaptureMode = UIImagePickerControllerCameraCaptureModePhoto; [self presentViewController:imgagePickController animated:YES completion:nil]; } else { UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"提示" message:@"设备不能打开相机" delegate:self cancelButtonTitle:@"知道了" otherButtonTitles: nil]; [alert show]; } } //相册 - (IBAction)photoAction:(id)sender { imgagePickController.sourceType = UIImagePickerControllerSourceTypePhotoLibrary; [self presentViewController:imgagePickController animated:YES completion:nil]; } #pragma mark - UIImagePickerControllerDelegate //适用获取所有媒体资源,只需判断资源类型 - (void)imagePickerController:(UIImagePickerController *)picker didFinishPickingMediaWithInfo:(NSDictionary<NSString *,id> *)info{ NSString *mediaType=[info objectForKey:UIImagePickerControllerMediaType]; UIImage *srcImage = nil; //判断资源类型 if ([mediaType isEqualToString:@"public.image"]){ srcImage = info[UIImagePickerControllerEditedImage]; self.imgView.image = srcImage; //识别身份证 self.textLabel.text = @"图片插入成功,正在识别中..."; [[RecogizeCardManager recognizeCardManager] recognizeCardWithImage:srcImage compleate:^(NSString *text) { if (text != nil) { self.textLabel.text = [NSString stringWithFormat:@"识别结果:%@",text]; }else { self.textLabel.text = @"请选择照片"; UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"提示" message:@"照片识别失败,请选择清晰、没有复杂背景的身份证照片重试!" delegate:self cancelButtonTitle:@"知道了" otherButtonTitles: nil]; [alert show]; } }]; } [self dismissViewControllerAnimated:YES completion:nil]; } //进入拍摄页面点击取消按钮 - (void)imagePickerControllerDidCancel:(UIImagePickerController *)picker { [self dismissViewControllerAnimated:YES completion:nil]; } @end
总结
通过上面的实验,该程序对身份证识别的正确率几乎可以达到90%,剩下的10%主要取决于图像的预处理,预处理程序是整个识别系统的关键所在。该系统的原理同样也适用于获取身份证上其他的信息,也可以应用于银行卡、车牌号等的识别。
识别的正确率
主要取决于腐蚀、取出身份证号码区域(轮廊提取)的算法这几个关键点。
1、腐蚀: 腐蚀的参数很重要。
2、取出身份证号码区域的算法(轮廊提取): 所有的处理都是为了在图片中定位到身份证号码的区域,轮廊提取就是这样一个操作。筛选轮廊图的算法很重要但是也是个难点。要提取身份证号码区域的轮廊,算法的原理就是该轮廊的宽度是所有中最宽的,且宽度的长度必须大于高度的5倍。
不过这个算法还是存在不少问题。有的时候可能图片背景比较复杂会影响到轮廊的检测,基于这个问题:
一方面可以通过对图片的预处理来进行优化,减少对检测身份证号码区域的干扰
第二个方面就是优化算法。
识别速度
使用TesseractOCRiOS对比较清晰的文字进行识别速度是比较快的,我试过用一张未经处理的写着数字的图片来处理,识别速度小于5s。但经过二值图处理之后识别的速度就降低了,我认为可以对二值化处理后的图片进一步处理,比如对二值图进行细化描出骨架,然后在对骨架做均匀的膨胀处理,这样得到的身份证号码可能会清晰很多。
以上就是如何在iOS中识别身份证号码,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
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