Python でマシン読み取り可能ゾーン (MRZ) 認識を実装する方法
Machine Readable Zone (MRZ) is a crucial feature adopted in modern passports, visas, and ID cards. It contains essential information about the document holder, such as their name, gender, country code, and document number. MRZ recognition plays a key role in border control, airport security, and hotel check-in processes. In this tutorial, we will demonstrate how to leverage the Dynamsoft Capture Vision SDK to implement MRZ recognition across Windows, Linux, and macOS platforms. This guide will provide a step-by-step approach to harness the SDK’s powerful features, making cross-platform MRZ detection seamless and efficient.
Python MRZ Recognition Demo on macOS
Prerequisites
Dynamsoft Capture Vision Trial License: Obtain a 30-Day trial license key for the Dynamsoft Capture Vision SDK.
-
Python Packages: Install the required Python packages using the following commands:
pip install dynamsoft-capture-vision-bundle opencv-python
ログイン後にコピーWhat are these packages for?
- dynamsoft-capture-vision-bundle is the Dynamsoft Capture Vision SDK for Python.
- opencv-python captures camera frames and displays processed image results.
Getting Started with the Dynamsoft Python Capture Vision Example
The official MRZ scanner example demonstrates how to create a simple Python-based MRZ reader using the Dynamsoft Capture Vision SDK in a short time.
Let's take a look at the source code and analyze its functionality:
import sys from dynamsoft_capture_vision_bundle import * import os class MRZResult: def __init__(self, item: ParsedResultItem): self.doc_type = item.get_code_type() self.raw_text=[] self.doc_id = None self.surname = None self.given_name = None self.nationality = None self.issuer = None self.gender = None self.date_of_birth = None self.date_of_expiry = None if self.doc_type == "MRTD_TD3_PASSPORT": if item.get_field_value("passportNumber") != None and item.get_field_validation_status("passportNumber") != EnumValidationStatus.VS_FAILED: self.doc_id = item.get_field_value("passportNumber") elif item.get_field_value("documentNumber") != None and item.get_field_validation_status("documentNumber") != EnumValidationStatus.VS_FAILED: self.doc_id = item.get_field_value("documentNumber") line = item.get_field_value("line1") if line is not None: if item.get_field_validation_status("line1") == EnumValidationStatus.VS_FAILED: line += ", Validation Failed" self.raw_text.append(line) line = item.get_field_value("line2") if line is not None: if item.get_field_validation_status("line2") == EnumValidationStatus.VS_FAILED: line += ", Validation Failed" self.raw_text.append(line) line = item.get_field_value("line3") if line is not None: if item.get_field_validation_status("line3") == EnumValidationStatus.VS_FAILED: line += ", Validation Failed" self.raw_text.append(line) if item.get_field_value("nationality") != None and item.get_field_validation_status("nationality") != EnumValidationStatus.VS_FAILED: self.nationality = item.get_field_value("nationality") if item.get_field_value("issuingState") != None and item.get_field_validation_status("issuingState") != EnumValidationStatus.VS_FAILED: self.issuer = item.get_field_value("issuingState") if item.get_field_value("dateOfBirth") != None and item.get_field_validation_status("dateOfBirth") != EnumValidationStatus.VS_FAILED: self.date_of_birth = item.get_field_value("dateOfBirth") if item.get_field_value("dateOfExpiry") != None and item.get_field_validation_status("dateOfExpiry") != EnumValidationStatus.VS_FAILED: self.date_of_expiry = item.get_field_value("dateOfExpiry") if item.get_field_value("sex") != None and item.get_field_validation_status("sex") != EnumValidationStatus.VS_FAILED: self.gender = item.get_field_value("sex") if item.get_field_value("primaryIdentifier") != None and item.get_field_validation_status("primaryIdentifier") != EnumValidationStatus.VS_FAILED: self.surname = item.get_field_value("primaryIdentifier") if item.get_field_value("secondaryIdentifier") != None and item.get_field_validation_status("secondaryIdentifier") != EnumValidationStatus.VS_FAILED: self.given_name = item.get_field_value("secondaryIdentifier") def to_string(self): msg = (f"Raw Text:\n") for index, line in enumerate(self.raw_text): msg += (f"\tLine {index + 1}: {line}\n") msg+=(f"Parsed Information:\n" f"\tDocumentType: {self.doc_type or ''}\n" f"\tDocumentID: {self.doc_id or ''}\n" f"\tSurname: {self.surname or ''}\n" f"\tGivenName: {self.given_name or ''}\n" f"\tNationality: {self.nationality or ''}\n" f"\tIssuingCountryorOrganization: {self.issuer or ''}\n" f"\tGender: {self.gender or ''}\n" f"\tDateofBirth(YYMMDD): {self.date_of_birth or ''}\n" f"\tExpirationDate(YYMMDD): {self.date_of_expiry or ''}\n") return msg def print_results(result: ParsedResult) -> None: tag = result.get_original_image_tag() if isinstance(tag, FileImageTag): print("File:", tag.get_file_path()) if result.get_error_code() != EnumErrorCode.EC_OK: print("Error:", result.get_error_string()) else: items = result.get_items() print("Parsed", len(items), "MRZ Zones.") for item in items: mrz_result = MRZResult(item) print(mrz_result.to_string()) if __name__ == '__main__': print("**********************************************************") print("Welcome to Dynamsoft Capture Vision - MRZ Sample") print("**********************************************************") error_code, error_message = LicenseManager.init_license("LICENSE-KEY") if error_code != EnumErrorCode.EC_OK and error_code != EnumErrorCode.EC_LICENSE_CACHE_USED: print("License initialization failed: ErrorCode:", error_code, ", ErrorString:", error_message) else: cvr_instance = CaptureVisionRouter() while (True): image_path = input( ">> Input your image full path:\n" ">> 'Enter' for sample image or 'Q'/'q' to quit\n" ).strip('\'"') if image_path.lower() == "q": sys.exit(0) if image_path == "": image_path = "../Images/passport-sample.jpg" if not os.path.exists(image_path): print("The image path does not exist.") continue result = cvr_instance.capture(image_path, "ReadPassportAndId") if result.get_error_code() != EnumErrorCode.EC_OK: print("Error:", result.get_error_code(), result.get_error_string()) else: parsed_result = result.get_parsed_result() if parsed_result is None or len(parsed_result.get_items()) == 0: print("No parsed results.") else: print_results(parsed_result) input("Press Enter to quit...")
Explanation
- The LicenseManager.init_license method initializes the Dynamsoft Capture Vision SDK with a valid license key.
- The CaptureVisionRouter class manages image processing tasks and coordinates various image processing modules. Its capture method processes the input image and returns the result.
- The ReadPassportAndId is a built-in template specifying the processing mode. The SDK supports various processing modes, such as MRZ recognition, document edge detection, and barcode detection.
- The get_parsed_result method retrieves the MRZ recognition result as a dictionary. The MRZResult class extracts and wraps the relevant MRZ information. Since this class can be reused across different applications, it is recommended to move it to a utils.py file.
In the next section, we will use OpenCV to visualize the MRZ recognition results and display the detected MRZ zones on the passport image.
Visualizing Machine Readable Zone Location in a Passport Image
In the code above, result is an instance of the CapturedResult class. Calling its get_recognized_text_lines_result() method retrieves a list of TextLineResultItem objects. Each TextLineResultItem object contains the coordinates of the detected text line. Use the following code snippet to extract the coordinates and draw contours on the passport image:
cv_image = cv2.imread(image_path) line_result = result.get_recognized_text_lines_result() items = line_result.get_items() for item in items: location = item.get_location() x1 = location.points[0].x y1 = location.points[0].y x2 = location.points[1].x y2 = location.points[1].y x3 = location.points[2].x y3 = location.points[2].y x4 = location.points[3].x y4 = location.points[3].y del location cv2.drawContours( cv_image, [np.intp([(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)])], 0, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow( "Original Image with Detected MRZ Zone", cv_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
Scanning and Recognizing MRZ in Real-time via Webcam
Scanning and recognizing MRZ in real-time via webcam requires capturing a continuous image stream. We can use the OpenCV library to capture frames from the webcam and process them with the Dynamsoft Capture Vision SDK. The following code snippet demonstrates how to implement real-time MRZ recognition using a webcam:
from dynamsoft_capture_vision_bundle import * import cv2 import numpy as np import queue from utils import * class FrameFetcher(ImageSourceAdapter): def has_next_image_to_fetch(self) -> bool: return True def add_frame(self, imageData): self.add_image_to_buffer(imageData) class MyCapturedResultReceiver(CapturedResultReceiver): def __init__(self, result_queue): super().__init__() self.result_queue = result_queue def on_captured_result_received(self, captured_result): self.result_queue.put(captured_result) if __name__ == '__main__': errorCode, errorMsg = LicenseManager.init_license( "LICENSE-KEY") if errorCode != EnumErrorCode.EC_OK and errorCode != EnumErrorCode.EC_LICENSE_CACHE_USED: print("License initialization failed: ErrorCode:", errorCode, ", ErrorString:", errorMsg) else: vc = cv2.VideoCapture(0) if not vc.isOpened(): print("Error: Camera is not opened!") exit(1) cvr = CaptureVisionRouter() fetcher = FrameFetcher() cvr.set_input(fetcher) # Create a thread-safe queue to store captured items result_queue = queue.Queue() receiver = MyCapturedResultReceiver(result_queue) cvr.add_result_receiver(receiver) errorCode, errorMsg = cvr.start_capturing("ReadPassportAndId") if errorCode != EnumErrorCode.EC_OK: print("error:", errorMsg) while True: ret, frame = vc.read() if not ret: print("Error: Cannot read frame!") break fetcher.add_frame(convertMat2ImageData(frame)) if not result_queue.empty(): captured_result = result_queue.get_nowait() items = captured_result.get_items() for item in items: if item.get_type() == EnumCapturedResultItemType.CRIT_TEXT_LINE: text = item.get_text() line_results = text.split('\n') location = item.get_location() x1 = location.points[0].x y1 = location.points[0].y x2 = location.points[1].x y2 = location.points[1].y x3 = location.points[2].x y3 = location.points[2].y x4 = location.points[3].x y4 = location.points[3].y cv2.drawContours( frame, [np.intp([(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)])], 0, (0, 255, 0), 2) delta = y3 - y1 for line_result in line_results: cv2.putText( frame, line_result, (x1, y1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) y1 += delta del location elif item.get_type() == EnumCapturedResultItemType.CRIT_PARSED_RESULT: mrz_result = MRZResult(item) print(mrz_result.to_string()) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cv2.imshow('frame', frame) cvr.stop_capturing() vc.release() cv2.destroyAllWindows()
Explanation
- The FrameFetcher class implements the ImageSourceAdapter interface to feed frame data into the built-in buffer.
- The MyCapturedResultReceiver class implements the CapturedResultReceiver interface. The on_captured_result_received method runs on a native C++ worker thread, sending CapturedResult objects to the main thread where they are stored in a thread-safe queue for further use.
- A CapturedResult contains several CapturedResultItem objects. The CRIT_TEXT_LINE type represents recognized text lines, while the CRIT_PARSED_RESULT type represents parsed MRZ data.
Running the Real-time MRZ Recognition Demo on Windows
Source Code
https://github.com/yushulx/python-mrz-scanner-sdk/tree/main/examples/official
以上がPython でマシン読み取り可能ゾーン (MRZ) 認識を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
