Spring Boot 极速解析身份证 & 营业执照

因此，基于Spring Boot 3.4，我们可以借助OCR（光学字符识别）技术，实现对身份证和营业执照的自动化解析，从而提升业务效率并降低人工成本。

在本项目中，我们将结合Tesseract OCR和OpenCV技术，完成以下关键步骤：

1. 图像预处理

在进行OCR识别之前，需对输入图片进行优化处理，如尺寸调整、灰度转换、对比度增强等，以提升文字识别的准确度。

2. 文字检测

通过计算机视觉算法或相关框架，精确定位图片中的文字区域，为OCR识别做准备。

3. OCR文字识别

利用光学字符识别（OCR）技术，将检测到的文字区域转换为可读文本。

4. 关键信息提取

对OCR结果应用正则表达式等方法，精准提取身份证号、营业执照号码等核心数据。

依赖库与工具

本项目基于以下核心组件：

• Tesseract OCR开源OCR引擎，支持多种语言的文字识别。
• OpenCV用于图像处理，优化OCR的输入。
• Spring Boot 3.4高效构建Web应用。

添加必要依赖

首先，在 pom.xml 中引入所需依赖：

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>javacv</artifactId>
<version>1.5.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>javacpp</artifactId>
<version>1.5.6</version>
</dependency>
</dependencies>


图像预处理与OCR识别

package com.icoderoad.ocr;

import org.bytedeco.javacpp.BytePointer;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;
import org.bytedeco.tesseract.TessBaseAPI;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;

public class OCRService {
public String recognizeText(String imagePath) {
TessBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();
if (tessBaseAPI.Init(“.”, “ENG”) != 0) {
System.err.println(“Tesseract 初始化失败”);
return null;
}

Mat image = opencv_imgcodecs.imread(imagePath);
cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);
tessBaseAPI.SetImage(image.data(), image.cols(), image.rows(), 1, image.step());

BytePointer outText = tessBaseAPI.GetUTF8Text();
String result = outText.getString();
outText.deallocate();
tessBaseAPI.End();

return result;
}
}

关键信息提取

package com.icoderoad.ocr;

import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class InfoExtractor {
public String extractIDNumber(String text) {
Pattern pattern = Pattern.compile(“[0-9]{18}|[0-9]{15}”);
Matcher matcher = pattern.matcher(text);
return matcher.find() ? matcher.group() : null;
}
}

处理完整流程

package com.icoderoad.ocr;

public class DocumentProcessor {
public String processDocument(String imagePath) {
OCRService ocrService = new OCRService();
String text = ocrService.recognizeText(imagePath);

if (text != null && !text.isEmpty()) {
InfoExtractor extractor = new InfoExtractor();
return extractor.extractIDNumber(text);
}
return null;
}
}

OpenCV 图像预处理优化

package com.icoderoad.ocr;

import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.*;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

public class ImagePreprocessing {
public Mat preprocessImage(String imagePath) {
Mat image = imread(imagePath);
Mat gray = new Mat();
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

Mat blurred = new Mat();
GaussianBlur(gray, blurred, new org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size(3, 3), 0);

Mat edged = new Mat();
Canny(blurred, edged, 75, 200);

return edged;
}
}

集成预处理到OCR服务

package com.icoderoad.ocr;

public class OCRService {
public String recognizeText(String imagePath) {
TessBaseAPI tessBaseAPI = new TessBaseAPI();
if (tessBaseAPI.Init(“.”, “ENG”) != 0) {
System.err.println(“Tesseract 初始化失败”);
return null;
}

ImagePreprocessing preprocessing = new ImagePreprocessing();
Mat preprocessedImage = preprocessing.preprocessImage(imagePath);

tessBaseAPI.SetImage(preprocessedImage.data(), preprocessedImage.cols(), preprocessedImage.rows(), 1, preprocessedImage.step());

BytePointer outText = tessBaseAPI.GetUTF8Text();
String result = outText.getString();
outText.deallocate();
tessBaseAPI.End();

return result;
}
}

结论

通过Spring Boot 3.4 + Tesseract OCR + OpenCV，我们可以高效地提取身份证号和营业执照信息，并通过图像预处理提升识别准确率，最终实现智能化数据解析。