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身分证辨识OCR（Optical Character Recognition）USB是现代插件中越来越重要的一部分，它使得身分证重要信息的智能化辨识和抽取变得高效率和精确。责任编辑意在提供更多关于身分证辨识 OCR USB的全面性手册，以期合作开发人员和企业能更好地利用这一控制技术。

概要

身分证辨识OCRUSB是一种基于人工智慧和机器自学的控制技术，用于自动辨识和抽取身份证上的文档重要信息，如联系电话、身分证电话号码、异性恋、出生年月等。它在金融、安全、实名制证书、人脸辨识等领域应用。

工作原理

影像预处理：首先，将身分证影像展开预处理，以期提升先期文档检验和文档辨识的精确性。预处理关键步骤主要包括：位图化：将彩色影像切换为位图影像，精简预处理。二值化：将位图影像切换为双色影像，透过确定共振频率将影像中的文档地区与背景合二为一。去噪：消除影像中的噪音，以减少对文档辨识的阻碍。文档检测：在影像预处理后，采用最终目标检验演算法来辨识影像中的文档地区。常用的最终目标检验演算法主要包括SSD（Single Shot Multibox Detector）、YOLO（You Only Look Once）等。那些演算法能精确地找到身分证影像中的文档地区，并得出它们的位置和边界线框。文档辨识：文档检验完成后，接下去采用文档辨识数学模型，比如CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）、Transformer等，将文档地区中的文档切换成可编辑的文档。那些广度自学数学模型能自学文档的特征和字符串结构，从而精确地辨识出文档内容。预处理：文档辨识输出的结果可能将包含许多严重错误，比如错字或者不完整的辨识。为了提升精确性，能展开预处理操作，比如：文档标定：透过采用语言数学模型或规则展开标定，纠偏许多常用的严重错误。科学性校正：对于身分证电话号码等特定表头，展开科学性校正，以确保抽取的重要信息是正确的。

API 的优先选择与采用

合作开发人员能优先选择采用服务器端 OCR USB的 API 或 SDK，也能根据须要自行合作开发。API 通常提供更多用户端服务，无须处理数学模型部署和预览，但可能将涉及统计数据个人隐私问题。SDK 提供更多邻近地区运行的能力，适用于须要保护统计数据个人隐私的情景，但须要全自动维护和预览数学模型。

这里我以 APISpace 的身分证辨识 API 为例，展现USB的网络连接标识符实例和返回实例~

https://www.apispace.com/eolink/api/ocr-idcard/introduction?utm_source=shh&utm_content=deep&utm_term=shenfenzhengocr

标识符实例：

import requests url = “https://eolink.o.apispace.com/ocr-idcard/id-ocr-cl” payload = {“image”:null,”url”:null,”pdf”:null,”pdf_page”:null,”side”:null} headers = { ” } response=requests.request(“POST”, url, data=json.dumps(payload), headers=headers) print(response.text)

返回实例：

{ “words_result”: { “name”: “方xx”, “gender”: “男”, “race”: “汉”, “birthday”: “2006-10-2”, “location”: “上海市西藏南路瞿溪路*****”, “ID”: “:371************0000” }, “world_count”: 6, “log_id”: “1658994936041225280579” }