请教一下，有没有字识别的开发包（类似于OCR字识别）？想通过手机把身份证拍照，再通过软件识别出来姓名，身份证号码，地址等信息。

F555666 2015-04-07 10:23:33

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fei得更高 2019-04-27

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引用 12 楼 r00_a2lBUR 的回复:

可以考虑把拍照获得的图片传到服务器，让服务器去处理，然后返回。

这个主意不错

r00_a2lBUR 2017-10-18

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可以考虑把拍照获得的图片传到服务器，让服务器去处理，然后返回。

Luycc 2017-09-21

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楼主你解决了嘛？解决了的话有没有可以分享一下资源啊？

F555666 2016-09-28

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引用 8 楼 szuzsq 的回复:

楼主是广告托

你为人太猥琐了。

szuzsq 2016-03-16

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楼主是广告托

OCR识别-王伟明 2016-03-16

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大家以后可以关注一下我的微博，上面会陆续发表关于OCR识别应用方面的文章：身份证识别、银行卡识别、名片识别、车牌识别等OCR识别应用：身份证识别、银行卡识别、名片识别、车牌识别SDK等

bobo1990910 2015-04-29

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云脉有还有针对各种证件的sdk开发包，之前出过通用版软件后来好像是自己给禁了，看官网上信息现在应该搞专业的技术支持，以前的软件也用不了了

F555666 2015-04-07

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最好是专门对身份证进行了优化处理的开发包。

七步777 2015-04-07

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有 http://www.apkbus.com/android-124533-1-1.html 如果直接拍下就去识别的效果可能达不到要求，最好先对图片处理后再去识别。

计算机视觉（Computer Vision）又称为机器视觉（Machine Vision），顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。在机器学习大热的前景之下，计算机视觉与自然语言处理（Natural Language Process， NLP）及语音识别（Speech Recognition）并列为机器学习方向的三大热点方向。在如今互联网时代，人工智能发展迅速，计算机视觉领域应用非常广泛，对人才的需求也是非常大，计算机视觉在IT领域的工资水平非常高，初级就能达到一个很好的薪资水平，学好计算机视觉，势在必得，增加自己的竞争力以及给自己一个好的薪水。以下是计算机视觉部分应用场景，可以看到它的需求非常大：1.Google, MS, Facebook, Apple,华为，阿里，腾讯，百度等世界科技公司，无一没有建立自己的AI实验室，AI里面，计算机视觉或图像处理是非常重要的一块，当然它们研究方向就多了，几乎会涵盖所有方向。2.世界各大汽车公司，如特斯拉，宝马。汽车公司开始发力自动驾驶，而自动驾驶里面最核心的技术就是“教”汽车里的电脑如何通过摄像头实时产生的图片和视频自动驾驶。因此视觉和图像处理便是核心技术所在，如行人探测，道路识别，模式识别。3.Adobe，美图秀秀等照片、winrar、real player等视频处理、压缩软件。这个不多说，直观的应用，比如降噪，图像分割、图像压缩、视频压缩。4.AR（增强现实）最近由于Pockman GO的风靡全球又被推到第一线，而Google Class或者三星Gear眼镜等等，也无不和图像处理、计算机视觉的科研有关。预测这将是未来几年主推的东西。5.迪士尼等各大电影制片公司。3-D电影，以及各种炫酷的电影特效，当然里面不光有图像处理，还有计算机图形学的东西在里面。6.地平线，大疆无人机等机器人公司。和自动驾驶一个道理，机器人要通过摄像头“判断”并躲开前方障碍物，核心技术都在视觉和图像处理。7.医疗器械设备公司。医学图像处理，核磁共振，断层扫描等等，众所周知医疗行业都是暴利阿。8.工业级摄像头；包括高速路上的摄像头，机场火车站安检摄像头，工业流水线上的摄像头，嵌入了人脸或次品识别的芯片，智能地识别罪犯、次品，等等。基于SpringBoot+Python多语言文档扫描处理和OCR识别系统，将以基础知识为根基，带大家完成一个强大的文档扫描处理和OCR识别系统，该系统将包含算法部分，算法服务，算法商业化api部分等。应用场景可以为：爬虫图片文字识别、文档图片自动整理和输出文字、实时扫描输出系统、PDF文档转换系统等等，算法可以商业化，系统同时实现了商业化api功能，商业价值非常高，大家可以基于课程项目的基础上进一步完善，做到商用，学到知识的同时，给自己额外增加收入。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStorm、PyCharmPythonAnconaOpencvDjangoSpringBootSpringCouldVue+ElementUI+NODEJS等等课程亮点： 1.与企业接轨、真实工业界产品2.强大的计算机视觉库OPENCV3.从基础到案例，逐层深入，学完即用4.市场主流的前后端分离架构和人工智能应用结合开发5.多语言结合开发，满足多元化的需求6.商业化算法api实现7.多Python环境切换8.微服务SpringBoot9.集成SpringCloud实现统一整合方案 10.全程代码实操，提供全部代码和资料 11.提供答疑和提供企业技术方案咨询

掌握基于腾讯人工智能（AI）的车牌识别技术，使用车牌识别技术实现一个完整的停车场管理系统，项目包括网页调用摄像头拍照，车牌拍照识别，上传车牌图片识别，用户管理，车辆管理（临时车与包月车），车辆出场，入场管理，停车费收费管理，按照临时车或包月车自动计算停车费，系统参数设置，修改用户密码及安全退出等功能，该系统采用Jsp技术，使用SSM框架，Mysql数据库，ajax技术及人工智能等相关技术实现。重要通知：本课程根据腾讯AI车牌识别新接口，更新了新接口源代码，发布程序，购买了课程的同学可以下载新程序，包括（运行程序及源代码），更新时间：2021-2-17项目开发技术：java,jsp,mysql,MyBatis,SpringMVC,jquery,ajax,json项目运行环境：jdk1.7及以上版本,tomcat6.0及以上版本,mysql5.5及以上版本项目开发工具: 本项目开发工具是Eclipse,也支持myEclipse，Intellij Idea等其他版本开发工具相关课程学习顺序本校课程是培养JAVA软件工程师及JSP WEB网络应用程序开发，android工程师的全套课程，课程学习顺序如下：JAVA初级工程师： 1、计算机基础 2、HTML语言基础 3、C语言从入门到精通+贪吃蛇游戏 4、贪吃蛇游戏 5、SQL SERVER数据库基础 6、JAVA从入门到精通+推箱子游戏+QQ即时通讯软件 7、推箱子游戏； 8、仿QQ即时通讯软件；JAVA中级工程师： 9、SQLSERVER数据库高级 10、SQLSERVER从入门到精通（基础+高级） 11、JavaScript从入门到精通， 12、JSP从入门到精通+点餐系统， 13、JSP从入门到精通+在线视频学习教育平台， 14、JSP从入门到精通+大型电商平台； 15、XML从入门到精通， 16、数据结构（JAVA版），JAVA高级工程师： 17、Oracle数据库从入门到精通, 18、ajax+jquery从入门到精通， 19、EasyUI从入门到精通，SSH框架： 20、Struts2从入门到精通课程， 21、Hibernate从入门到精通课程， 22、Spring从入门到精通课程； 23、Echarts从入门到精通, 24、Excel基于POI的导入导出工作流框架： 25、Activiti流程框架从入门到精通 26、JBPM流程框架从入门到精通SSM框架： 27、MyBatis从入门到精通 28、Spring MVC从入门到精通面试题： 29、职业生涯规划及面试题集锦商业项目： 30、微信公众号在线支付系统 31、微信生活缴费在线支付系统 32、支付宝生活缴费在线支付系统 33、在线考试系统 34、手机订餐管理系统， 35、CRM客户关系管理系统 36、大型房地产CRM销售管理系统 37、CMPP2,CMPP3移动网关系统人工智能： 38、人脸识别在线考试系统 39、人脸识别系统项目实战 40、车牌识别系统项目实战 41、身份证识别系统项目实战 42、营业执照识别系统项目实战 43、名片识别管理系统

移动互联网时代，微信、支付宝等新型支付方式，冲击了传统的现金交易方式，移动支付，改变了人们的生活方式。而数字经济时代，顺应数据经济的发展，伴随着区块链技术而来的数字货币钱包也必将冲击资产管理方式。那么到底什么是数字货币钱包呢？01钱包的概念1.区块链钱包（BlockChain Wallet）区块链钱包（Block Chain Wallet）：是密钥的管理工具，只包含密钥而不是确切的某个代币；钱包中包含了成对的私钥和公钥，用户用私钥进行交易，从而证明了该用户拥有交易的输出权；而输出的交易信息则被存储在区块链中；用户在使用钱包时，你的Keystore, 助记词, 明文私钥,都是钱包；Keystore 是你加了”锁”的钱包，而助记词和明文私钥是完全暴露在外的钱包，没有任何安全性可言，所以在使用助记词和明文私钥时，一定要注意保密。2.钱包中的几个概念钱包一般包括：公钥、私钥、助记词、Keystore、密码；本质上，钱包和钥匙是对应关系，固定的钥匙直接可以打开在网络上属于自己的钱包，但为了避免传输过程中信息泄密，密码学家又运用非对称加密技术，发明了公钥和私钥，公钥主要用于传输，私钥用于解密，简单解释就是，公钥是我们的银行卡，私钥就是该银行卡密码。私钥= Keystore+密码，私钥是由56位包含数字和区分大小写的字母组成，为方便资产交易，一般采用简单密码加上Keystore就能便捷转移我们额数字资产。助记词，是加密了的私钥，是为了便于导出Keystore而发明的。02钱包的分类1.软件钱包和硬件钱包钱包在形态上，可以划分成为软件钱包和硬件钱包。软件钱包就是一个APP，装在我们的手机上或者是可以装在我们的电脑上面。硬件钱包就是专门有一个设备来存储这个私钥，涉及到签名的这些功能也在这个硬件设备上完成。2.冷钱包和热钱包按是否在线来划分，我们可以把钱包分为冷钱包和热钱包。硬件钱包不一定100%就是冷钱包。我们说的冷钱包是指私钥和签名这个动作是永远离线的。所以说冷钱包也有可能是以硬件形态来形成，也有可能是以一个软件来形成。因此很多钱包APP都支持冷热分离的操作。3.on-chain即发生在链上，给一个钱包地址发送数字货币，这笔交易在全网被广播、被确认、被打包进区块。称为on-chain交易；on-chain钱包需要自己保管私钥。4.off-chain通常经过交易所进行交易时off-chain的，本人并无私钥。私钥由交易所托管。5.全节点钱包除了保存私钥外，全节点钱包还保存了所有区块的数据，著名的是bitcoin-core。6.中心化钱包顾名思义，就是在交易过程中通过某平台或银行机构等交易的钱包，如oklink提供的保险柜。7.轻钱包只保存跟自己相关的数据的去中心化钱包。03基本功能典型的数字资产钱包主要能完成哪些功能呢？第一是存掌管区块链资产的钥匙，我们称之为叫存私钥。第二它可以查询你的资产，根据你的这个私钥公钥还有地址，可以到区块链上查询到你有多少个比特币等数字货币。第三，就是从钱包转账时，会使用到转账过程中需要的签名，和向区块链网络广播的功能。

计算机视觉（Computer Vision）又称为机器视觉（Machine Vision），顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。在机器学习大热的前景之下，计算机视觉与自然语言处理（Natural Language Process， NLP）及语音识别（Speech Recognition）并列为机器学习方向的三大热点方向。在如今互联网时代，人工智能发展迅速，计算机视觉领域应用非常广泛，对人才的需求也是非常大，计算机视觉在IT领域的工资水平非常高，初级就能达到一个很好的薪资水平，学好计算机视觉，势在必得，增加自己的竞争力以及给自己一个好的薪水。以下是计算机视觉部分应用场景，可以看到它的需求非常大：1.Google, MS, Facebook, Apple,华为，阿里，腾讯，百度等世界科技公司，无一没有建立自己的AI实验室，AI里面，计算机视觉或图像处理是非常重要的一块，当然它们研究方向就多了，几乎会涵盖所有方向。2.世界各大汽车公司，如特斯拉，宝马。汽车公司开始发力自动驾驶，而自动驾驶里面最核心的技术就是“教”汽车里的电脑如何通过摄像头实时产生的图片和视频自动驾驶。因此视觉和图像处理便是核心技术所在，如行人探测，道路识别，模式识别。3.Adobe，美图秀秀等照片、Winrar、Real player等视频处理、压缩软件。这个不多说，最最直观的应用，比如降噪，图像分割、图像压缩、视频压缩。4.AR（增强现实）最近由于Pockman GO的风靡全球又被推到第一线，而Google Class或者三星Gear眼镜等等，也无不和图像处理、计算机视觉的科研有关。预测这将是未来几年主推的东西。5.迪士尼等各大电影制片公司。3-D电影，以及各种炫酷的电影特效，当然里面不光有图像处理，还有计算机图形学的东西在里面。6.地平线，大疆无人机等机器人公司。和自动驾驶一个道理，机器人要通过摄像头“判断”并躲开前方障碍物，核心技术都在视觉和图像处理。7.医疗器械设备公司。医学图像处理，核磁共振，断层扫描等等，众所周知医疗行业都是暴利阿。8.工业级摄像头；包括高速路上的摄像头，机场火车站安检摄像头，工业流水线上的摄像头，嵌入了人脸或次品识别的芯片，智能地识别罪犯、次品，等等。基于SpringBoot+Python多语言银行卡识别系统，将以基础知识为根基，带大家完成一个强大的银行卡识别系统。该系统将包含算法部分，算法服务，算法商业化api部分等。应用场景可以为：帮助用户快速完成信息录入和银行卡绑定、批量快速录入银行卡号的业务场景、商场购物现场扫码app绑定银行卡等等，算法可以商业化，系统同时实现了商业化api功能，商业价值非常高，大家可以基于课程项目的基础上进一步完善，做到商用，学到知识的同时，给自己额外增加收入。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStorm、PyCharmPythonAnconaOpencvDjangoSpringBootSpringCloudVue+ElementUI+NODEJS等等课程亮点： 1.与企业接轨、真实工业界产品2.强大的计算机视觉库OPENCV3.从基础到案例，逐层深入，学完即用4.市场主流的前后端分离架构和人工智能应用结合开发5.多语言结合开发，满足多元化的需求6.商业化算法api实现7.多Python环境切换8.微服务SpringBoot9.集成SpringCloud实现统一整合方案 10.全程代码实操，提供全部代码和资料 11.提供答疑和提供企业技术方案咨询

在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv8是前沿的目标检测技术，它基于先前 YOLO 版本在目标检测任务上的成功，进一步提升性能和灵活性。本课程将手把手地带大家使用YOLOv8训练TT100K中国交通标志数据集，完成一个多目标检测实战项目。可实时检测图像、视频、摄像头和流媒体(http/rtsp)中的交通标志，并提供PySide6开发的可视化演示界面。TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）是一个专门用于交通标志检测的大规模数据集。该数据集由清华大学与腾讯公司联合开发。TT100K数据集包含了超过10万张图片。图片中包含了不同类型的交通标志，总计约有200,000个标签。本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装软件环境（Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn）、安装PyTorch、安装YOLOv8、 TT00K数据集数据格式转换、准备数据集（自动划分训练集和验证集）、修改配置文件、训练数据集（合适的命令参数选择）、测试训练出的网络模型和性能统计、项目可视化演示界面。

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