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本篇文章給大家分享的是有關如何在iOS中識別身份證號碼,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
創建一個iOS項目
用CocoPods導入上面兩個庫
由于OpenCV庫文件比較大,所以時間會稍微久一點,耐心等待就是。
導入完成之后運行項目,會發現報如下錯誤
由于導入的庫不支持Bitcode機制,需要關掉,在工程->TARGETS->Build Setting-> Enable Bitcode設置為NO就ok。
導入TesseractOCRiOS需要的語言包
TesseractOCRiOS庫中沒有自帶的語言包,需要我們自己手動導入,我們這里直接到tesseract-ocr網站,tessdata即是我們需要用到的語言包。下載下來的語言包有400多兆。這里我們只需要用到英語語言包,所以就只導入eng.traineddata就ok,其他的都刪掉。
導入語言包種需要注意幾點:
語言包需要放在tessdata目錄下。TesseractOCRiOS中查找語言包是在tessdata目錄下進行查找的,所以我們不能單獨把eng.traineddata導入項目中,而需要放在tessdata目錄下導入項目中。
將tessdata導入xcode項目,需要勾選Create folder refrences。上面已經提到了語言包需要放在tessdata目錄下,所以導入文件到xcode的時候需要創建文件夾的形式,而不是創建組的形式。如下圖:
創建一個RecogizeCardManager用來管理身份證識別相關的代碼。
由于OpenCV和TesseractOCRiOS庫都是基于c++編寫的,所以需要把RecogizeCardManager.m后綴的.m改成.mm
RecogizeCardManager中的代碼
.h文件
#import <Foundation/Foundation.h> @class UIImage; typedef void (^CompleateBlock)(NSString *text); @interface RecogizeCardManager : NSObject /** * 初始化一個單例 * * @return 返回一個RecogizeCardManager的實例對象 */ + (instancetype)recognizeCardManager; /** * 根據身份證照片得到身份證號碼 * * @param cardImage 傳入的身份證照片 * @param compleate 識別完成后的回調 */ - (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 { //掃描身份證圖片,并進行預處理,定位號碼區域圖片并返回 UIImage *numberImage = [self opencvScanCard:cardImage]; if (numberImage == nil) { compleate(nil); } //利用TesseractOCR識別文字 [self tesseractRecognizeImage:numberImage compleate:^(NSString *numbaerText) { compleate(numbaerText); }]; } //掃描身份證圖片,并進行預處理,定位號碼區域圖片并返回 - (UIImage *)opencvScanCard:(UIImage *)image { //將UIImage轉換成Mat cv::Mat resultImage; UIImageToMat(image, resultImage); //轉為灰度圖 cvtColor(resultImage, resultImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); //利用閾值二值化 cv::threshold(resultImage, resultImage, 100, 255, CV_THRESH_BINARY); //腐蝕,填充(腐蝕是讓黑色點變大) cv::Mat erodeElement = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(26,26)); cv::erode(resultImage, resultImage, erodeElement); //輪廊檢測 std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;//定義一個容器來存儲所有檢測到的輪廊 cv::findContours(resultImage, contours, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0)); //取出身份證號碼區域 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; } } //身份證號碼定位失敗 if (numberRect.width == 0 || numberRect.height == 0) { return nil; } //定位成功成功,去原圖截取身份證號碼區域,并轉換成灰度圖、進行二值化處理 cv::Mat matImage; UIImageToMat(image, matImage); resultImage = matImage(numberRect); cvtColor(resultImage, resultImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::threshold(resultImage, resultImage, 80, 255, CV_THRESH_BINARY); //將Mat轉換成UIImage UIImage *numberImage = MatToUIImage(resultImage); return numberImage; } //利用TesseractOCR識別文字 - (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]; //執行回調 compleate(tesseract.recognizedText); }); }
RecognizeCardViewController代碼
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 { //判斷是否可以打開照相機 if ([UIImagePickerController isSourceTypeAvailable:UIImagePickerControllerSourceTypeCamera]) { imgagePickController.sourceType = UIImagePickerControllerSourceTypeCamera; //設置攝像頭模式(拍照,錄制視頻)為拍照 imgagePickController.cameraCaptureMode = UIImagePickerControllerCameraCaptureModePhoto; [self presentViewController:imgagePickController animated:YES completion:nil]; } else { UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"提示" message:@"設備不能打開相機" delegate:self cancelButtonTitle:@"知道了" otherButtonTitles: nil]; [alert show]; } } //相冊 - (IBAction)photoAction:(id)sender { imgagePickController.sourceType = UIImagePickerControllerSourceTypePhotoLibrary; [self presentViewController:imgagePickController animated:YES completion:nil]; } #pragma mark - UIImagePickerControllerDelegate //適用獲取所有媒體資源,只需判斷資源類型 - (void)imagePickerController:(UIImagePickerController *)picker didFinishPickingMediaWithInfo:(NSDictionary<NSString *,id> *)info{ NSString *mediaType=[info objectForKey:UIImagePickerControllerMediaType]; UIImage *srcImage = nil; //判斷資源類型 if ([mediaType isEqualToString:@"public.image"]){ srcImage = info[UIImagePickerControllerEditedImage]; self.imgView.image = srcImage; //識別身份證 self.textLabel.text = @"圖片插入成功,正在識別中..."; [[RecogizeCardManager recognizeCardManager] recognizeCardWithImage:srcImage compleate:^(NSString *text) { if (text != nil) { self.textLabel.text = [NSString stringWithFormat:@"識別結果:%@",text]; }else { self.textLabel.text = @"請選擇照片"; UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"提示" message:@"照片識別失敗,請選擇清晰、沒有復雜背景的身份證照片重試!" delegate:self cancelButtonTitle:@"知道了" otherButtonTitles: nil]; [alert show]; } }]; } [self dismissViewControllerAnimated:YES completion:nil]; } //進入拍攝頁面點擊取消按鈕 - (void)imagePickerControllerDidCancel:(UIImagePickerController *)picker { [self dismissViewControllerAnimated:YES completion:nil]; } @end
總結
通過上面的實驗,該程序對身份證識別的正確率幾乎可以達到90%,剩下的10%主要取決于圖像的預處理,預處理程序是整個識別系統的關鍵所在。該系統的原理同樣也適用于獲取身份證上其他的信息,也可以應用于銀行卡、車牌號等的識別。
識別的正確率
主要取決于腐蝕、取出身份證號碼區域(輪廊提取)的算法這幾個關鍵點。
1、腐蝕: 腐蝕的參數很重要。
2、取出身份證號碼區域的算法(輪廊提取): 所有的處理都是為了在圖片中定位到身份證號碼的區域,輪廊提取就是這樣一個操作。篩選輪廊圖的算法很重要但是也是個難點。要提取身份證號碼區域的輪廊,算法的原理就是該輪廊的寬度是所有中最寬的,且寬度的長度必須大于高度的5倍。
不過這個算法還是存在不少問題。有的時候可能圖片背景比較復雜會影響到輪廊的檢測,基于這個問題:
一方面可以通過對圖片的預處理來進行優化,減少對檢測身份證號碼區域的干擾
第二個方面就是優化算法。
識別速度
使用TesseractOCRiOS對比較清晰的文字進行識別速度是比較快的,我試過用一張未經處理的寫著數字的圖片來處理,識別速度小于5s。但經過二值圖處理之后識別的速度就降低了,我認為可以對二值化處理后的圖片進一步處理,比如對二值圖進行細化描出骨架,然后在對骨架做均勻的膨脹處理,這樣得到的身份證號碼可能會清晰很多。
以上就是如何在iOS中識別身份證號碼,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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