今天分享一个实用技能,利用 Python 批量读取身份证信息写入 Excel。
以图片形式的身份证为例,信息读取我们使用百度文字识别OCR
来实现,百度接口提供了免费额度,日常使用基本差不多够了,下面来具体看一下如何使用百度文字识别。
百度云 SDK 提供了 Python、Java 等多种语言的支持,Python 版的 SDK 安装很简单,使用pip install baidu-aip
即可,支持 Python 2.7+ & 3.x 版本。
创建应用需要一个百度或百度云账号,注册登录地址为:https://login.bce.baidu.com/?redirect=http%3A%2F%2Fcloud.baidu.com%2Fcampaign%2Fcampus-2018%2Findex.html
,登录后将鼠标移到登录头像位置,在弹出菜单中点击用户中心
,如图所示:
首次进入需选一下相应信息,如图所示:
选完之后点保存即可。
接着将鼠标移到左侧>
符号位置,再选人工智能
,点击文字识别
,如图所示:
点击之后会进到如下所示图中:
现在,我们就可以点击创建应用
了,之后进到如下所示图中:
从上图中我们可以看出百度文字识别OCR
能够识别的信息类别非常多,也就是说不只是身份证,如果你有其他信息识别的需求也是可以通过它来快速实现的。
这里我们填一下应用名称
和应用描述
,填完之后点立即创建即可。
创建完成后返回应用列表,如下图所示:
我们需要用到AppID
&API Key
&Secret Key
这三个值,记录一下。
代码实现很简单,几行 Python 代码即可搞定,如下所示:
from aip import AipOcr APP_ID = '自己的APP_ID' API_KEY = '自己的API_KEY' SECRET_KEY = '自己的SECRET_KEY' # 创建客户端对象 client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 打开并读取文件内容 fp = open("idcard.jpg", "rb").read() # res = client.basicGeneral(fp) # 普通 res = client.basicAccurate(fp) # 高精度
从上述代码中可以看出识别功能分为普通
和高精度
两种模式,为了识别率更高,我们这里采用高精度
模式。
以如下三张我在网上找的假身份证为例:
因为有多张身份证图片,我们需要写一个方法来进行遍历,代码实现如下:
def findAllFile(base): for root, ds, fs in os.walk(base): for f in fs: yield base + f
通过识别功能获取到的身份证原始信息格式如下:
{'words_result': [{'words': '姓名韦小宝'}, {'words': '性别男民族汉'}, {'words': '出生1654年12月20日'}, {'words': '住址北京市东城区景山前街4号'}, {'words': '紫禁城敬事房'}, {'words': '公民身份证号码11204416541220243X'}], 'log_id': 1411522933129289151, 'words_result_num': 6}
证件信息的写入使用 Pandas 来实现。这里我们还需要先将获取的原始证件信息进行预处理以便写入 Excel 中,我们将证件的姓名…住址分别存放在数组中,处理代码实现如下:
for tex in res["words_result"]: row = tex["words"] if "姓名" in row: names.append(row[2:]) elif "性别" in row: genders.append(row[2:3]) nations.append(row[5:]) elif "出生" in row: births.append(row[2:]) elif "住址" in row: addr += row[2:] elif "公民身份证号码" in row: ids.append(row[7:]) else: addr += row
之后就可以很方便的将信息直接写入到 Excel 中了,写入代码实现如下:
df = pd.DataFrame({"姓名": names, "性别": genders, "民族": nations, "出生": births, "住址": address, "身份证号码": ids}) df.to_excel('idcards.xlsx', index=False)
看一下写入效果:
到此,我们就实现了身份证信息的批量读写功能。
源码在公众号Python小二后台回复身份证获取。