百度AI攻略：名片识别

1.功能描述：

支持对各种名片的9个关键字段进行结构化识别，包括姓名、公司、职位、邮编、邮箱、电话、网址、地址、手机号。使用名片识别技术，实现对用户名片关键信息的结构化识别和录入，可应用于线下会议、论坛、商务交流等场景，知足用户快速录入名片关键信息的需求，有效下降用户输入成本，提高用户使用体验。

2.平台接入

具体接入方式比较简单，能够参考个人另外一个帖子，这里就不重复了：

http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327

3.调用攻略（Python3）及评测

3.1首先认证受权：

在开始调用任何API以前须要先进行认证受权，具体的说明请参考：

http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top

具体Python3代码以下：

# -*- coding: utf-8 -*-

#!/usr/bin/env python

import urllib

import base64

import json

#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK

client_id =【百度云应用的AK】

client_secret =【百度云应用的SK】

#获取token

def get_token():

    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret

    request = urllib.request.Request(host)

    request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')

    response = urllib.request.urlopen(request)

    token_content = response.read()

    #print (token_content)

    if token_content:

        token_info = json.loads(token_content)

        token_key = token_info['access_token']

    return token_key

3.2名片识别分析接口调用：

详细说明请参考： https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/342e5440

说明的比较清晰，这里就不重复了。

你们须要注意的是：

API访问URL：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/business_card

图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式

返回示例：

{

"errno": "0",

"logid": "14815156840",

"words_result_num": 7

"words_result": {

"ADDR": ["中国·北京东城区朝阳门北大街4848号"],

"FAX": ["010-818480043"],

"MOBILE": ["18284584483"],

"NAME": ["陈圆圆"],

"PC": ["100010"],

"URL": ["www.baidu.comwww.baidu.com"],

"TEL": ["010-89184841"],

"COMPANY": ["宝力机械有限公司"],

"TITLE": ["总经理"]

...

}

}

Python3调用代码以下：

#名片

#filename:图片名（本地存储包括路径），

def business_card(filename):

    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/business_card"

    print(filename)

    # 二进制方式打开图片文件

    f = open(filename, 'rb')

    img = base64.b64encode(f.read())

 

    params = dict()

    params['image'] = img

    params = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8")

 

    access_token = get_token()

 

    begin = time.perf_counter()

    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token

    request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)

    request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')

    response = urllib.request.urlopen(request)

    content = response.read()

    end = time.perf_counter()

    print('处理时长:'+'%.2f'%(end-begin)+'秒')

 

    if content:

        #print(content)

        content=content.decode('utf-8')

        #print(content)

        data = json.loads(content)

        #print(data)

        words_result=data['words_result']

        print ("识别结果")

        for item in words_result:

            print (item,':',words_result[item]) 

 

business_card('../img/bcard5.png')

4.功能评测：

选用不一样的数据对效果进行测试，具体效果以下（如下例子均来自网上）：

处理时长:1.63秒

识别结果

FAX : ['']

TEL : ['027-8664430']

NAME : ['程伟进']

TITLE : ['产品经理']

MOBILE : ['']

PC : ['']

COMPANY : ['企优宝(武汉)信息咨询科技有限公司']

URL : ['www.qybshop.com']

EMAIL : ['coo@qybshop.com']

ADDR : ['武汉市洪山区书城路文荟街丽岛柳园北区5栋901室']

 

处理时长:3.30秒

识别结果

FAX : ['']

TEL : ['']

NAME : ['方保磊']

TITLE : ['总经理']

MOBILE : ['18310228922', '15620955825']

PC : ['']

COMPANY : ['']

URL : ['www.ujfactor.com']

EMAIL : ['f@uifactor.com']

ADDR : ['北京市海淀区丹棱街甲1号互联网金融中心一层103室']

处理时长:3.47秒

识别结果

FAX : ['']

TEL : ['010-51295500', '010-58850960']

NAME : ['']

TITLE : ['I设计师']

MOBILE : ['']

PC : ['']

COMPANY : ['北京新联财通咨询有限公司']

URL : ['www.xIbeijing.com']

EMAIL : ['cmarket@ximediawatch.com']

ADDR : ['北京市东城区天坛东路9号院(南院)']

5.测试结论和建议

测试下来，总体识别效果不错。对于名片内容识别的很准确，将来会有很好的应用前景。

建议：

1，强化对美术字的识别，部分名片有不少美术字，如今名片识别对于变体很大的美术字识别效果较弱，但愿可以增强。

2，但愿可以增长业务范围、其余内容等字段。如今的识别字段为：姓名、公司、职位、邮编、邮箱、电话、网址、地址、手机号。而不少名片上都有业务范围，但愿能予以识别。