可识别身份证上所有信息：姓名，性别，民族，出生日期，住址，身份证号码。提供Docker镜像部署方式

基于 https://github.com/Raymondhhh90/idcardocr 进行修改

• 使用PaddleOcr进行文字识别，通过接口调用的方式请求本地部署的PaddleOcr服务
• 使用dlib提取身份证图片中的头像，目前根据大致比例提取，有一定白边，有优化空间
• 未处理图片方向，请使用正向图片
• 仅对第二代身份证反面(即带有人像和身份证号码的那一面)有效
• 性别与出生日期不再识别，直接从身份证号码中计算
• 性能还可以继续优化

无生产环境数据，开发测试识别成功率100%，未发现有错误（识别失败、错字）等情况出现

Win10 + python3.8

Python依赖安装：
sudo pip3 install -r idcardocr/requirements.txt

本地测试 test.py
python3 test.py

http_server远程接收图片
python3 idcard_recognize.py
默认监听端口为8080

测试:

使用curl向服务器发送图片:
curl --request POST \ --url http://127.0.0.1:8080 \ --header 'content-type: multipart/form-data; boundary=----WebKitFormBoundary7MA4YWxkTrZu0gW' \ --form 'pic=@./testimages/3.jpg'

使用Postman：

参数mode：

• 0：只识别身份证号码
• 1：识别身份证上的全部信息
• 2：获取全部信息的同时，还增加头像提取

平台： I5 8259u + 16g macOS 13.14 关闭OpenCL
处理单张图片时间在2.5秒左右（单张图片只能使用单核心）
处理4张图片时间也是4秒左右（4核心）
关于OPENCL: 开启并不会使单张图片处理速度加快，但是能让你在同时间处理更多图片（譬如I5 6500每秒能处理4张图片，开启OPENCL后每秒能处理6张图片）
开启OPENCL： 默认关闭，可以自行修改idcard_recognize.http_server中的cv2.ocl.setUseOpenCL(False)开启