基于PaddleOCR + NLP实现证件识别

什么是PaddleOCR?
PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的 OCR 工具库,助力开发者训练出更好的模型,并应用落地
PaddleOCR 由 PMC 监督。Issues 和 PRs 将在尽力的基础上进行审查。欲了解 PaddlePaddle 社区的完整概况,请访问 community。
⚠️注意:Issues模块仅用来报告程序🐞Bug,其余提问请移步Discussions模块提问。如所提Issue不是Bug,会被移到Discussions模块,敬请谅解。

PaddleOCR识别

Paddle-Github -飞桨社区
PP`飞桨 AI Studio 社区

paddleOCR安装

官网也给出了快速部署的案例可以参考下	

PaddleOCR 快速开始

我本地采用的是anaconda 虚拟环境

安装 anconda虚拟环境(可参考yolov5的安装教程)

anconda 环境搭建

conda create -n paddle4 python=3.8
conda activate paddle4
conda install paddlepaddle==2.6.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
pip install “paddleocr>=2.0.1” or conda install “paddleocr>=2.0.1”
这里是我安装的过程示例代码

paddleOCR识别

在这里插入图片描述

PaddleNLP模型信息抽取

pip install --upgrade paddlenlp

from paddleocr import PaddleOCR
from paddlenlp import Taskflow

假设传入的是身份证,经过解析后的allStr就会变成类似如下的字符串(标点符号,空格等特殊符号需要你自行处理):

姓名侯小珂性别女民族汉出生1999年x月x日住址xx市xx区xx路1号2栋3号公民身份号码110129xxxxxxxxxxxx中华人民共和国居民身份证签发机关xx市公安局有效期限2018071120280711

接下来你要做的就是把这个字符串交给NLP模型进行信息抽取。当然,你说用正则匹配也行,确实没毛病,例如身份证号码,直接用正则匹配就可以了。但是,假如你需要获取住址这种没有明显特征的,你如何正则匹配呢?

NLP模型就能解决这个问题。

使用如下代码,告诉模型我需要在这段文本中抽取什么信息即可:

data = {}
schema = ["姓名", "民族", "性别", "出生", "住址", "签发机关", "有效期限", "公民身份号码"]
ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
res = ie(allStr)
for key in schema:
    data[key] = res[0][key][0]['text']

paddle打包exe 进行ocr识别

可参考:paddle 打包exe 可运行文件

在这里插入图片描述

需要代码工程的同学移步下。谢谢支持!!!!
回复 “paddle-demo”
在这里插入图片描述

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