# 2.0项目介绍
1、升级后的版本是使用DJL+PaddleORC进行身份证图片文字的识别(当前识别效果不好,应该是他默认的训练的模型不够精确)
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2、版本切换在 WebuploadController.mixChunks()方法中进行修改,有注释。
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3、模型更换
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1、方法一:到https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR下载对应的模型替换模型路径
2、方法二:安装DJL官网教程下载paddlehub模型保存,这里只有两个模型,没有旋转判断。
到https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/edit/release/2.1/ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt下载文本字典,
重写一下PpWordRecognitionTranslator的prepare方法使其找到ppocr_keys_v1.txt
4、当前版本只在wind7上测试并通过,其他型号未测试。
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# 1.0项目介绍
本项目是通过学习https://gitee.com/nbsl/idCardCv 后整合tess4j,不需要经过训练直接使用的,当然,你也可以进行训练后进行使用。该项目修改原有的需要安装opencv的过程,全部使用javaccp技术重构,通过javaccp引入需要的c++库进行开发。不需要安装opencv
新增的了前端控制识别区域的功能,新增了后端识别后验证 ,页面样式主要适应paid,重新修改了后面的识别过程,用户opencv进行图片优化和区域
选择,使用tess4j进行数字和x的识别
配合样式中的区域在后台裁剪相关区域图片
/idCardCv/src/main/resources/static/js/plugins/cropper/cropper.css
![前端效果页面](https://gitee.com/endlesshh/idCardCv/raw/master/img/1.jpg)
![前端效果页面](https://gitee.com/endlesshh/idCardCv/raw/master/img/2.jpg)
![前端效果页面](https://gitee.com/endlesshh/idCardCv/raw/master/img/3.jpg)
# 遇到问题
1、java.lang.UnsatisfiedLinkError: C:\Users\Administrator\.javacpp\cache\opencv-3.4.3-1.4.3-windows-x86_64.jar\org\bytedeco\javacpp\windows-x86_64\jniopencv_core.dll: Can't find dependent libraries
我的问题是因为没有c++运行环境,我在doc/vc_redist.x64.exe中添加了64位的运行环境
# 身份证号码识别
请求地址
http://localhost:8080/idCard/index
它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码,并且移植到opencv支持的所有平台。
它是基于java开发。
它的识别率较高。图片清晰情况下,号码检测与识别准确率在90%以上。
Required Software
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本版本在以下平台测试通过:
windows
* windows7 64bit
* jdk1.8.0_45
* junit 4
* opencv3.4.3
* javaccp1.5.3
* tess4j.4.5.1
* tesseract4.0.0
Linux
censtos7
# 项目更新
1、先前使用base64进行图片的上传比较缓慢,使用webuploader插件进行分片上传,网速慢的时候可以提升速度,尤其是paid浏览器使用。原页面改为idcard_bak.html。
2、原项目中有测试图片保存路径,统一更新到配置文档中。
# 在centso7或者docker-centos7中运行本项目
## 1、docker镜像的制作
### 1、系统镜像参考这篇文章制作
本项目镜像是参考这篇文章制作的,使用而来centos+jdk8
https://blog.csdn.net/u012887259/article/details/110298464?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-2&spm=1001.2101.3001.4242
### 2、基于上面的镜像,构建SpringBoot服务
#### 1、首先将 doc/build.sh Dockerfile restart_service.sh,resources/linux-x86-64/libept.so下的这些文件都放到和打成的jar的同一个目录下面,这些文件都是平级的。
#### 2、运行build.sh来构建autotest:v1.0镜像。
#### 3、使用restart_service.sh来运行镜像。首次启动报错,在运行一下就启动该镜像。
#### 4、使用docker logs -f -t --tail 100 镜像ID 来查看日志信息。
#### 5、请求 dockerIp:8080/idCard/index来识别身份证,根据报错信息修改libept.so文件名称,比如我的就需要libept.so.5这个文名,则将libept.so该名称为libept.so.5 ,相应的改动Dockerfile中 ADD libept.so.5 /usr/local/lib/。删除当前镜像,重新创建。
### 3、docker构建SpringBoot服务
![运行效果](https://gitee.com/endlesshh/idCardCv/raw/master/img/4.png)
![运行效果](https://gitee.com/endlesshh/idCardCv/raw/master/img/5.png)
![运行效果](https://gitee.com/endlesshh/idCardCv/raw/master/img/6.png)
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java实现身份证号码识别
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2023-12-10
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项目仅供参考学习! 项目仅供参考学习! 项目仅供参考学习! java身份证号码识别,适用于web端身份证识别服务器,前端进行身份证号码定位,后端精准处理识别,准确率在96左右,对于自治区的身份证前面有其他文字的一样可以识别
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java实现身份证号码识别 (1291个子文件)
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mui.css 95KB
mui.min.css 74KB
layui.css 73KB
layer.css 14KB
layui.mobile.css 10KB
laydate.css 7KB
custom2.css 7KB
cropper.css 5KB
iconfont.css 3KB
mui.indexedlist.css 2KB
code.css 1KB
custom.css 565B
webuploader.css 515B
digits 36B
Dockerfile 405B
iconfont.eot 46KB
iconfont.eot 2KB
vc_redist.x64.exe 14.38MB
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