Python调用百度AI实现身份证识别

2023-12-17Python编程

Python调用百度AI实现身份证识别是一种智能化的身份识别技术，运用Python语言，可以利用百度AI平台提供的API接口，实现对身份证信息的快速识别。以下是关于该技术的完整攻略：

注册百度智能云账号，创建应用并获取API Key和Secret Key，并根据文档要求完成API接口授权。
安装Python第三方库和相应SDK，如re、os、requests、urllib等，并将Python SDK拷贝到当前开发环境的工作目录下。
获取身份证图片的base64编码，并将其编码后的文本装载进Python程序中。

示例代码：

import base64

# 读取文件
with open("/image.jpg",'rb') as f:
    base64_data = base64.b64encode(f.read())
    DetectIdCardStr = str(base64_data, 'utf-8')

通过百度AI的API接口，完成身份证图片识别。以Python 3.x版本为例，如下为API接口使用示例：

import urllib.request
import json

request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/idcard"

params = "{\"id_card_side\":\"front\",\"image\":\"" + DetectIdCardStr + "\"}"

access_token = '此处填入您的API Key'

request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
response = urllib.request.urlopen(url=request_url, data=params.encode('utf-8'), headers=headers)

# 身份证识别结果,输出的是字典类型，包含了所有API返回的字段
if response.status != 200:
    print("error")
result = response.read().decode('utf-8')

# 对API返回结果的json格式数据进行解析，并输出识别结果.
jsonResult = json.loads(result)
print(jsonResult)

上述代码中，DetectIdCardStr为身份证图片的base64编码，access_token为API Key，request_url为百度AI API的接口地址，headers为请求头部，response为API返回结果。

输出身份证识别结果并提取需要的信息。身份证识别结果是dict字典的数据类型，包含了API返回的各种字段和相应的值，以下为相关字段和信息的提取示例：

# id_card_side是识别的身份证方向，获得正面识别结果，如需要获得背面信息，将参数设置为back
# 其中身份证正面只返回了name,sex,nation,birthday,address,id_num等字段，背面还会返回签发机关和有效期
# 示例代码提取了所有返回的字段，如有不需要的可以忽略
if jsonResult['image_status'] == 'normal':
    if jsonResult['idCardSide'] == 'front':
        name = jsonResult['words_result']['姓名']['words']
        sex = jsonResult['words_result']['性别']['words']
        nation = jsonResult['words_result']['民族']['words']
        birthday = jsonResult['words_result']['出生']['words']
        address = jsonResult['words_result']['住址']['words']
        idNum = jsonResult['words_result']['公民身份号码']['words']   
        return (name, sex, nation, birthday, address, idNum)

总之，利用Python调用百度AI实现身份证识别，可以快速且准确地获取身份证信息，具有广泛的应用场景。

The End