introducción
El desarrollo de la tecnología OCR de reconocimiento de licencias de conducir hace posible el procesamiento automático de la información de la licencia de conducir. Mediante el uso del algoritmo OCR y el acceso a la API, podemos identificar fácilmente varios campos en la licencia de conducir, como número de licencia, nombre, sexo, nacionalidad, dirección, fecha de nacimiento, fecha de emisión inicial de la licencia, tipo de conducción permitido, vencimiento fecha y espera de la agencia emisora de la licencia.
Este artículo presentará el principio del algoritmo de OCR para el reconocimiento de licencias de conducir y proporcionará algunos códigos de muestra para acceder a la API de OCR. Al aprender este conocimiento, podrá comprender cómo funciona el OCR para el reconocimiento de licencias de conducir y aplicar esta tecnología en sus propias aplicaciones.
Principio técnico
Reconocimiento de licencias de conducir OCR (reconocimiento óptico de caracteres) es una tecnología que utiliza tecnología de reconocimiento de patrones y visión por computadora para convertir la información de texto de una licencia de conducir en texto editable o que permite realizar búsquedas. El siguiente es el principio técnico general del reconocimiento de licencia de conducir OCR:
Introducción al algoritmo relacionado
En el OCR de reconocimiento de licencias de conducir, los algoritmos que pueden usarse incluyen algoritmos de detección de texto y algoritmos de reconocimiento de texto. Aquí hay algunos algoritmos de uso común y sus breves introducciones:
1. Algoritmo de detección de bordes
Introducción al algoritmo: el algoritmo de detección de bordes se utiliza para identificar los límites y contornos de la imagen. Los algoritmos de detección de bordes comúnmente utilizados incluyen el algoritmo de Canny, el algoritmo de Sobel y el algoritmo de Laplacian. Estos algoritmos determinan las ubicaciones de los bordes calculando la tasa de cambio de los valores de píxeles en una imagen.
Aplicación: en el OCR de reconocimiento de licencias de conducir, el algoritmo de detección de bordes se puede usar para ubicar el límite del área de texto y ayudar en la detección de texto.
2. Red neuronal convolucional (CNN):
Introducción al algoritmo: CNN es un algoritmo de aprendizaje profundo especialmente utilizado para el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones. Utiliza múltiples capas convolucionales y de agrupación para extraer características de las imágenes para tareas de clasificación o reconocimiento.
Aplicación: En el OCR de reconocimiento de licencias de conducir, se puede utilizar CNN en la etapa de reconocimiento de texto, aprendiendo las características de los personajes, e identificando el logo de cada personaje del área de texto.
3. Red neuronal recurrente (RNN):
Introducción al algoritmo: RNN es una red neuronal recurrente con función de memoria, que es adecuada para procesar datos de secuencia. Es capaz de capturar información contextual y relaciones de secuencias, y es especialmente útil para tareas de reconocimiento de caracteres.
Aplicación: En el OCR de reconocimiento de licencias de conducir, RNN se puede usar para procesar secuencias de texto, reconocer y conectar cada carácter para generar el resultado de texto final.
4. Máquina de vectores de soporte (SVM):
Introducción al algoritmo: SVM es un algoritmo de aprendizaje supervisado comúnmente utilizado en tareas de clasificación y reconocimiento. Divide los puntos de datos en diferentes categorías mediante la construcción de un hiperplano óptimo.
Aplicación: En el OCR de reconocimiento de licencias de conducir, SVM se puede usar para clasificar caracteres y reconocer caracteres como signos correspondientes.
Estos algoritmos son solo una parte de OCR para el reconocimiento de licencias de conducir. En aplicaciones prácticas, se pueden combinar múltiples algoritmos y tecnologías para mejorar la precisión y la solidez. Además, existen muchos otros algoritmos y técnicas, como la coincidencia de plantillas, los algoritmos de extracción de características, etc., que también se pueden utilizar en diferentes aspectos del procesamiento de OCR. La selección y aplicación específica del algoritmo se determinará de acuerdo con la situación y las necesidades reales.
Escenario de aplicación
Acceda a la API OCR de reconocimiento de licencia de conducir en el programa
En el programa Java, podemos copiar directamente el siguiente código para acceder a la API OCR de reconocimiento de la licencia de conducir, y la clave API se puede obtener registrándose e iniciando sesión en el sitio web APISpace .
OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder().build();
MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");
RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{"image":"","url":"","side":""}");
Request request = new Request.Builder()
.url("https://eolink.o.apispace.com/ocr-driving/driving-license")
.method("POST",body)
.addHeader("X-APISpace-Token","")
.addHeader("Authorization-Type","apikey")
.addHeader("Content-Type","application/json")
.build();
Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.println(response.body().string());
ejemplo de retorno
{
“words_result”: {
“lisenceNumber”: “2182821XXXXXXXXX4228”,
“name”: “王桃桃”,
“gender”: “女”,
“nationality”: “中国”,
“address”: “辽宁省大连市甘井子区”,
“birthday”: “1988-09-29”,
“firstIssueDate”: “2XXX-05-18”,
“class”: “C1”,
“validPeriod”: “2015-05-18至2021-XX-18”,
“issueOrganization”: “北京市公安局公安交通管理局”
},
“log_id”: “1664331400329230375895”
}
epílogo
Con el mayor desarrollo de la tecnología, el OCR de reconocimiento de licencias de conducir se seguirá optimizando y mejorando para mejorar la precisión, la velocidad y la adaptabilidad. Desempeñará un papel más importante en áreas como los sistemas de transporte inteligente, los servicios gubernamentales digitales y las aplicaciones comerciales. Amigos necesitados, apúrense y úsenlo~