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基於圖片切割技術的身份證信息解析方法與流程

2023-10-07 21:36:44 1


本發明涉及計算機工程技術應用領域,具體涉及一種基於圖片切割技術的身份證信息解析方法。



背景技術:

二十一世紀是信息化的時代,為了使人們的生活越來越智能化、互聯化,個人信息數位化網絡化是必要的一步。居民身份證作為居民最主要的身份象徵,對於人員活動標識具有重要意義,基於此的用戶信息解析對於用戶體驗及居民安全更具有重大意義。

身份證信息包括姓名、出生年月日、住址、身份證號碼等,其中身份證號碼中包含有住址、出生年月日及性別等較為全面的信息,因而經常作為解析的對象。

現有技術中,在某些重要的場合可以通過讀卡設備以刷卡的方式讀取公民身份證信息,但在缺乏相應讀卡設備的場合,身份證信息的讀取主要還是靠人工進行抄錄和確認,此方法需要消耗較多的人力和時間,讀取效率非常低,而且存在徇私舞弊的問題。

MATLAB是一款由美國The MathWorks公司出品的商業數學軟體,具有矩陣運算、繪製函數、數據圖像、調用其它語言編寫的程序等功能。



技術實現要素:

針對上述現有技術存在的不足,本發明的目的是提供一種基於圖片切割技術的身份證信息解析方法,該方法處理速度快、效率高,對光照要求低。

為實現上述目的,本發明採用的技術方案如下:

(12)根據身份證號碼信息計算公式,獲得住址、出生年月日及性別信息,並儲存。

(11)身份證號碼信息獲得:將18字符進行逆排序,從而獲得身份證號碼,再將獲得的身份證號碼通過HTTP協議傳遞給手機;

(10)數字模板的製作:製作數字0至9及X的倒置圖片作為比對數字模板,然後將步驟(9)提取到的前18個字符從左往右與數字模板一一比對,若比對的字符與模板匹配,則獲知每個字符所代表的數值;

(9)身份證號碼信息切割:對步驟(8)倒置後的圖像從左往右切割出身份證號碼信息,然後把切割出的信息放在矩陣裡;

(8)圖像倒置:將步驟(7)的黑白圖像倒置;

(7)二值化處理:根據步驟(6)得到的亮度值最小平均值,進行二值化處理,獲得二值化的黑白圖像;

(6)計算亮度值中最小平均值:對步驟(5)轉變後的圖像進行亮度值的計算,找到亮度值中最小的平均值;

(5)圖像格式的轉變:將步驟(4)中切割得到的RGB格式的圖像轉變為HSV格式的圖像;

(4)身份證固定位置切割:將步驟(3)處理的身份證圖像進行固定位置切割,至少切割出完整的身份證號碼信息,切割得到的圖像為RGB格式;

(3)矩陣處理:讀取身份證圖像,進行矩陣處理,變成Double類型,然後緩存處理,重新定義身份證圖像的像素值為i為800X400;

(2)上傳身份證圖像:按HTTP協議上傳身份證信息圖像至已安裝了MATLAB軟體的伺服器中,再按照以下步驟通過已經打包成JAR包的MATLAB代碼處理身份證圖像;

(1)獲取身份證圖像:採用具有拍照功能的手機拍攝身份證正面,生成身份證圖像;

基於圖片切割技術的身份證信息解析方法,包括如下具體步驟:

相比現有技術而言,本發明的有益效果:1、處理速度非常快,效率高,對光照要求低,不論在什麼光線強度的地方均可實現拍照、解析,適用性強,非常有利於人口登記與普查等;2、在切割的時候,身份證號碼信息位置找得更為準確,更為快捷,省去了以往需要反覆切割,反覆核對的繁瑣工作;3、對拍照要求低,任意像素的手機自帶攝像頭均可實現,打破了以往只能用專業設備拍照的限制,只需一部手機就能實現身份證號碼信息的提取與解析,非常便利。

附圖說明

圖1為本發明解析方法的流程圖

圖2-5為本發明進行圖像分割處理後得到的身份證相關信息區域圖像示意圖:其中圖2為重新定義的份證圖,圖3為切割得到的RGB格式圖像,圖4為二值化的黑白圖像,圖5為倒置後的黑白圖像。

具體實施方式

下面結合附圖及具體實施例,對本發明作進一步描述,以使本領域的技術人員可以更好的理解本發明並能予以實施,但所舉實施例不作為本發明保護範圍的限定。

實施例一

(12)根據身份證號碼信息計算公式,獲得住址、出生年月日及性別信息,並儲存。

(11)身份證號碼信息獲得:將18字符進行逆排序,從而獲得身份證號碼,再將MATLAB代碼生成JAR包處理塊獲得的身份證號碼通過HTTP協議傳遞給手機;

(10)數字模板的製作:製作數字0至9及X的倒置圖片作為比對數字模板,然後將步驟(9)提取到的前18個字符從左往右與數字模板一一比對,若比對的字符與模板匹配,則獲知每個字符所代表的數值;

(9)身份證號碼信息切割:對步驟(8)倒置後的圖像從左往右切割出身份證號碼信息,然後把切割出的信息放在矩陣裡;

(8)圖像倒置:將步驟(7)的黑白圖像倒置,如圖5;

(7)二值化處理:根據步驟(6)得到的亮度值最小平均值,進行二值化處理,獲得二值化的黑白圖像, 如圖4;

(6)計算亮度值中最小平均值:對步驟(5)轉變後的圖像進行亮度值的計算,找到亮度值中最小的平均值;

(5)圖像格式的轉變:將步驟(4)中切割得到的RGB格式的圖像轉變為HSV格式的圖像;

(4)身份證固定位置切割:將步驟(3)處理的身份證圖像進行固定位置切割,至少切割出完整的身份證號碼信息,切割得到的圖像為RGB格式,如圖3;

(3)矩陣處理:讀取身份證圖像,進行矩陣處理,變成Double類型,然後緩存處理,重新定義身份證圖像的像素值為i為800X400,如圖2;

(2)上傳身份證圖像:按HTTP協議上傳身份證信息圖像至已安裝了MATLAB軟體的伺服器中,再按照以下步驟通過已經打包成JAR包的MATLAB代碼處理身份證圖像;

(1)獲取身份證圖像:採用具有拍照功能的手機拍攝身份證正面,生成身份證圖像;

如圖1所示,基於圖片切割技術的身份證信息解析方法,包括如下具體步驟:

在人口盤查時, 根據得到的身份證上的住址、出生年月日及性別信息與公安局公民信息庫裡面進行比對,若發現涉案人員的信息,則立刻發出預警信息。

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