Gebaini开源项目最佳实践教程
2025-05-17 21:25:51作者:贡沫苏Truman
1、项目介绍
Gebaini 是一个基于深度学习技术的身份证OCR智能识别、证件提取以及验证码自动化解析功能的开源项目。该项目核心功能包括身份证字段识别提取、证件提取矫正和滑动验证码自动完成。项目提供从数据采集、数据标注、模型训练、模型度量到模型服务部署的全流程支持,并欢迎开发者进行讨论和贡献。所有自训练模型和finetune模型都可以免费使用,并且项目会持续更新更多模型。
2、项目快速启动
安装Python环境
确保您的系统已经安装了Python环境,并且Python版本不低于3.6。
安装依赖库
在项目目录下,运行以下命令安装所需的依赖库:
pip install -r requirements.txt
数据准备
将身份证、证件和验证码图片放入项目目录下的 data 文件夹中。
运行模型
运行以下命令启动模型:
python main.py
模型会自动识别图片中的身份证、证件和验证码,并将识别结果输出到控制台。
3、应用案例和最佳实践
身份证字段识别提取
使用Gebaini模型提取身份证图片中的姓名、身份证号等信息。
from gebaini import ocr_sfz
def extract_sfz_info(image_path):
# 读取图片
image = cv2.imread(image_path)
# 提取身份证信息
result = ocr_sfz(image)
return result
# 示例图片路径
image_path = "data/sfz.jpg"
# 提取身份证信息
sfz_info = extract_sfz_info(image_path)
# 输出结果
print(sfz_info)
证件提取矫正
使用Gebaini模型对证件图片进行提取和矫正。
from gebaini import ocr_area
def extract_area_info(image_path):
# 读取图片
image = cv2.imread(image_path)
# 提取证件信息
result = ocr_area(image)
return result
# 示例图片路径
image_path = "data/area.jpg"
# 提取证件信息
area_info = extract_area_info(image_path)
# 输出结果
print(area_info)
滑动验证码自动完成
使用Gebaini模型自动完成滑动验证码。
from gebaini import ocr_yzm
def solve_yzm(image_path):
# 读取图片
image = cv2.imread(image_path)
# 解析验证码
result = ocr_yzm(image)
return result
# 示例图片路径
image_path = "data/yzm.jpg"
# 解析验证码
yzm_result = solve_yzm(image_path)
# 输出结果
print(yzm_result)
4、典型生态项目
Gebaini项目可以应用于多种场景,如身份认证、证件识别、自动化测试等。开发者可以根据实际需求对模型进行微调和优化,以满足不同场景下的需求。
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