Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Memperkenalkan FastMRZ – Pengekstrakan MRZ yang Mudah Dipermudahkan

Memperkenalkan FastMRZ – Pengekstrakan MRZ yang Mudah Dipermudahkan

Jan 04, 2025 pm 12:51 PM

Introducing FastMRZ – Effortless MRZ Extraction Made Simple

Gambaran keseluruhan

Dalam dunia hari ini, di mana kelajuan adalah segala-galanya, pemprosesan dokumen yang sensitif perlu diautomasikan. Sama ada pasport, visa atau kad pengenalan, pengekstrakan data MRZ dengan ketepatan dan kelajuan adalah sangat penting untuk membangunkan aplikasi yang boleh dipercayai. Di sinilah fastmrz berperanan sebagai pakej Python yang ringan dan cekap dalam menjadikan pengekstrakan data MRZ ini daripada imej dokumen lebih mudah.

Repositori GitHub: FastMRZ Repo

PyPI: Pakej FastMRZ Python

Apa itu FastMRZ?

FastMRZ ialah pakej Python yang menggunakan teknik penglihatan komputer untuk mengekstrak maklumat MRZ daripada imej dokumen. Ia menyediakan pelaksanaan yang mudah digunakan yang membolehkan pengekstrakan MRZ, menjadikannya lebih mudah untuk pembangun yang membina sistem untuk FinTech, keselamatan dan pengesahan identiti.

Mengapa menggunakan FastMRZ?

1. Kemudahan Penggunaan: Dengan API yang ringkas, fastmrz membolehkan anda beroperasi dalam masa yang singkat dan tidak memerlukan keluk pembelajaran yang curam.

2. Kelajuan: Dioptimumkan untuk prestasi, ia memproses imej dengan cukup pantas untuk memastikan kependaman paling sedikit dalam aplikasi anda.

3. Ketepatan: Ia direka bentuk untuk mengesan dan mengekstrak data MRZ dengan pasti, walaupun daripada keadaan imej yang mencabar.

4. Ringan: Ia dibina untuk mengekalkan kebergantungan pada tahap minimum, justeru mudah disepadukan ke dalam mana-mana projek.

5. Sumber Terbuka: Ia adalah percuma dan sumber terbuka, justeru komuniti menyumbang dan menambah baik pakej tersebut.

Juga pakej ular sawa ini,

  • Menyokong pelbagai format dokumen (pasport, visa, kad ID).
  • Serasi dengan pelbagai peleraian dan format imej.
  • Teguh terhadap imej yang condong atau herot.
  • API Python untuk penyepaduan yang lancar.

Ciri-ciri Utama

FastMRZ adalah unik dalam pelbagai cara dengan gabungan ciri berkuasa:

1. Pengesanan MRZ Pintar: Perpustakaan menggunakan kaedah pengesanan kontur yang canggih untuk mencari kedudukan tepat kawasan MRZ dalam imej dokumen untuk diekstrak dengan tepat walaupun orientasi dokumen tidak sempurna.

2. Model ONNX Tersuai: Kami telah menyepadukan model ONNX terlatih tersuai kami sendiri untuk ketepatan pengecaman yang lebih baik dengan memanfaatkan kuasa pembelajaran mesin sambil mengekalkan kelajuan yang pantas.

3. Pengesahan Terbina dalam: Ia menampilkan logik checksum komprehensif yang akan mengesahkan data yang diekstrak, membantu menangkap sebarang kemungkinan ralat pengecaman atau pengubahan dokumen.

4. Format Output Fleksibel: Sama ada ia berstruktur JSON untuk penyepaduan mudah dengan sistem lain atau teks mentah untuk pemprosesan mudah, FastMRZ telah membantu anda.

Di Bawah Tudung

FastMRZ dibina di atas asas teknikal yang sangat teguh, menggunakan beberapa teknologi terkemuka:

  • OpenCV untuk pemprosesan imej dan pengesanan rantau MRZ
  • Tesseract OCR untuk pengecaman teks, dengan data terlatih tersuai untuk aksara khusus MRZ
  • NumPy untuk operasi berangka yang cekap
  • ONNX untuk menjalankan model pembelajaran mesin yang dioptimumkan.

Penggunaan

Pemasangan

Anda boleh memasang fastmrz melalui pip:

pip install fastmrz  
Salin selepas log masuk

Cara Menggunakan fastmrz

Berikut ialah contoh pantas untuk bermula:

from fastmrz import FastMRZ
import json

fast_mrz = FastMRZ()

passport_mrz = fast_mrz.get_mrz("../data/passport_uk.jpg")
print("JSON:")
print(json.dumps(passport_mrz, indent=4))

print("\n")

passport_mrz = fast_mrz.get_mrz("../data/passport_uk.jpg", raw=True)
print("TEXT:")
print(passport_mrz)
Salin selepas log masuk

OUTPUT:

JSON:
{
    "mrz_type": "TD3",
    "document_type": "P",
    "country_code": "GBR",
    "surname": "PUDARSAN",
    "given_name": "HENERT",
    "document_number": "707797979",
    "nationality": "GBR",
    "date_of_birth": "1995-05-20",
    "sex": "M",
    "date_of_expiry": "2017-04-22",
    "status": "SUCCESS"
}


TEXT:
P<GBRPUDARSAN<<HENERT<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
7077979792GBR9505209M1704224<<<<<<<<<<<<<<00
Salin selepas log masuk

Memahami Jenis MRZ

FastMRZ menyokong pelbagai format MRZ, termasuk:

  • Format TD-1 (3 baris, 30 aksara setiap satu) yang biasa digunakan dalam kad ID
  • Format TD-2 (2 baris, 36 aksara setiap satu) ditemui dalam beberapa visa dan ID lama
  • Format TD-3 (2 baris, 44 aksara setiap satu) digunakan dalam pasport antarabangsa

Pustaka secara automatik mengesan format dan memprosesnya dengan sewajarnya, menjadikannya serba boleh untuk jenis dokumen yang berbeza.

Aplikasi

  • Pengesahan Identiti: Automatikkan proses pengesahan ID dalam keselamatan dan perjalanan.
  • FinTech: Tingkatkan proses KYC dengan pengesahan dokumen yang lancar.
  • Perjalanan dan Imigresen: Perkemas pengambilan data untuk pasport dan visa.
  • Aplikasi Kerajaan: Membantu dalam kawalan sempadan dan aktiviti kawal selia yang lain.

Kesimpulan

FastMRZ membolehkan lebih kebolehcapaian dan kecekapan pemprosesan dokumen. Sama ada pelaksanaan sistem kawalan sempadan, mengusahakan perisian pengesahan identiti atau sebarang aplikasi pemprosesan dokumen-pengekstrak MRZ pasti akan dilakukan dengan yakin dengan menggunakan kuasa FastMRZ.

Anda boleh memotong projek pada GitHub dan membintangkannya, jika anda rasa ia berguna. Bintang anda membantu memacu pembangunan berterusan alat sumber terbuka ini.

Atas ialah kandungan terperinci Memperkenalkan FastMRZ – Pengekstrakan MRZ yang Mudah Dipermudahkan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1666
14
Tutorial PHP
1272
29
Tutorial C#
1252
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles