视觉AI训练营Day2-身份证识别系统搭建

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
自定义KV模板,自定义KV模板 500次/账号
车辆物流识别,车辆物流识别 200次/月
简介: 第二天学习笔记

今天学习了身份证识别系统的搭建,由于本人没有Java基础,为了简便,就使用Python的sdk实现了

首先是安装支持库

使用下面的代码安装SDK核心库
pip install aliyun-python-sdk-core

由于身份证识别是在OCR下面的,所以我们需要安装OCR的sdk,在console使用下面的语句安装sdk
pip install aliyun-python-sdk-ocr

然后是代码部分

先要导库,使用下面的语句即可

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkocr.request.v20191230 import RecognizeIdentityCardRequest

然后根据文档,使用下面的代码(示例)即可

# 创建 AcsClient 实例
client = AcsClient("<your-access-key-id>", "<your-access-key-secret>", "cn-shanghai")

# 身份证识别
request = RecognizeIdentityCardRequest.RecognizeIdentityCardRequest();
## 如下url替换为自有的上海region的oss文件地址
request.set_ImageURL("https://viapi-demo.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/viapi-demo/images/RecognizeIdentityCard/identityCard.jpg")
request.set_Side("face")
response = client.do_action_with_exception(request)
print(response)

根据演示,我们需要使用oss上传文件,为了简便,我就直接把我本人的身份证照片上传到oss了

因为隐私问题,我就不公开我的身份证照片的URL了,这里返回结果演示使用阿里云给的默认的图片吧

{
    "RequestId":"82C8C488-A684-4733-BCF0-97F9CFF343C9",
    "Data":{
        "FrontResult":{
            "Address":"杭州市西湖区万塘路黄龙时代广场",
            "FaceRectVertices":[
                {
                    "X":0,
                    "Y":0
                },
                {
                    "X":0,
                    "Y":0
                },
                {
                    "X":0,
                    "Y":0
                },
                {
                    "X":0,
                    "Y":0
                }
            ],
            "FaceRectangle":{
                "Center":{
                    "X":0,
                    "Y":0
                },
                "Angle":0,
                "Size":{
                    "Height":0,
                    "Width":0
                }
            },
            "CardAreas":[
                {
                    "X":70,
                    "Y":112
                },
                {
                    "X":435,
                    "Y":112
                },
                {
                    "X":435,
                    "Y":331
                },
                {
                    "X":70,
                    "Y":331
                }
            ],
            "Gender":"女",
            "Nationality":"汉",
            "Name":"支小宝",
            "IDNumber":"330106200503287127",
            "BirthDate":"20050328"
        }
    }
}

身份证正面照片能读取的所有的信息都能以程序可以读取和调用的信息展示出来,可以说是很方便了

使用我本人的身份证正面也是正确无误的

我们再来试试背面

把下面这行代码中的face改成back就好了

request.set_Side("face")

结果我直接用我自己的身份证背面展示

{
    "RequestId":"C2CCC164-0090-493B-BFC4-1768B490E6B5",
    "Data":{
        "BackResult":{
            "StartDate":"20190729",
            "Issue":"深圳市公安局南山分局",
            "EndDate":"20290729"
        }
    }
}

写在最后

说明

在返回结果展示所表示的内容均为json

收获

本期的学习收获颇丰,曾经如果我要实现这些东西可能需要无数的样本和算力资源才能做到这些功能,目前使用阿里云的OCR能够低成本又高效的方式实现这一功能,能够使我们更加专注于程序创意的表达和实现,阿里云为我们树立了一个强大的技术平台和能力的后盾

目录
相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI赋能教育:深度学习在个性化学习系统中的应用
【10月更文挑战第26天】随着人工智能的发展,深度学习技术正逐步应用于教育领域,特别是个性化学习系统中。通过分析学生的学习数据,深度学习模型能够精准预测学生的学习表现,并为其推荐合适的学习资源和规划学习路径,从而提供更加高效、有趣和个性化的学习体验。
44 9
|
18天前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
对话阿里云 CIO 蒋林泉:AI 时代,企业如何做好智能化系统建设?
10 月 18 日, InfoQ《C 位面对面》栏目邀请到阿里云 CIO 及 aliyun.com 负责人蒋林泉(花名:雁杨),就 AI 时代企业 CIO 的角色转变、企业智能化转型路径、AI 落地实践与人才培养等主题展开了讨论。
530 55
对话阿里云 CIO 蒋林泉:AI 时代,企业如何做好智能化系统建设?
|
17天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在医疗领域的革命:智能诊断系统的未来
在科技日新月异的今天,人工智能(AI)技术正逐渐渗透到我们生活的每一个角落,其中医疗领域尤为显著。本文将探讨AI在医疗诊断中的应用及其带来的变革,重点介绍智能诊断系统的发展现状与未来趋势。通过深入浅出的方式,我们将揭示AI如何改变传统医疗模式,提高诊断效率和准确性,最终造福广大患者。
|
12天前
|
人工智能 API 决策智能
swarm Agent框架入门指南:构建与编排多智能体系统的利器 | AI应用开发
Swarm是OpenAI在2024年10月12日宣布开源的一个实验性质的多智能体编排框架。其核心目标是让智能体之间的协调和执行变得更轻量级、更容易控制和测试。Swarm框架的主要特性包括轻量化、易于使用和高度可定制性,非常适合处理大量独立的功能和指令。【10月更文挑战第15天】
83 6
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——吉林大学站圆满结营
10月30日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·吉林大学站圆满结营。
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
使用 NVIDIA TAO Toolkit 5.0 体验最新的视觉 AI 模型开发工作流程
NVIDIA TAO Toolkit 5.0 提供低代码框架,支持从新手到专家级别的用户快速开发视觉AI模型。新版本引入了开源架构、基于Transformer的预训练模型、AI辅助数据标注等功能,显著提升了模型开发效率和精度。TAO Toolkit 5.0 还支持多平台部署,包括GPU、CPU、MCU等,简化了模型训练和优化流程,适用于广泛的AI应用场景。
46 0
使用 NVIDIA TAO Toolkit 5.0 体验最新的视觉 AI 模型开发工作流程
|
5天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
AI技术在智能客服系统中的应用与挑战
【10月更文挑战第28天】本文将深入探讨人工智能(AI)技术在智能客服系统中的应用及其面临的挑战。我们将通过实例分析,了解AI如何改善客户服务体验,提高效率和降低成本。同时,我们也将关注AI在实际应用中可能遇到的问题,如语义理解、情感识别和数据安全等,并提出相应的解决方案。
|
27天前
|
人工智能 安全 自动驾驶
【通义】AI视界|英特尔和AMD“史无前例”首次合作,组建X86生态系统咨询小组
本文概览了近期科技领域的五大热点新闻,包括联想与Meta合作推出个人AI智能体“AI Now”,英特尔和AMD首次合作组建X86生态系统咨询小组,特斯拉计划大规模生产自动驾驶出租车,前Palantir首席信息安全官加盟OpenAI,以及Meta因涉嫌损害青少年心理健康面临美国多州诉讼。更多资讯,请访问通义平台。
|
7天前
|
安全 搜索推荐 机器学习/深度学习
AI赋能教育:深度学习在个性化学习系统中的应用
【10月更文挑战第26天】在人工智能的推动下,个性化学习系统逐渐成为教育领域的重要趋势。深度学习作为AI的核心技术,在构建个性化学习系统中发挥关键作用。本文探讨了深度学习在个性化推荐系统、智能辅导系统和学习行为分析中的应用,并提供了代码示例,展示了如何使用Keras构建模型预测学生对课程的兴趣。尽管面临数据隐私和模型可解释性等挑战,深度学习仍有望为教育带来更个性化和高效的学习体验。
28 0