人工智能出路 移动平台身份证识别

大潮退去 人工智能还能走多远

经历了2017的疯狂炒作之后，人工智能热潮正在退去

根据亿欧网发布的《亿欧智库：主要中国企业核心AI人才图谱》显示，218位人工智能华人高管里，知名大学相关专业毕业的博士生占85%，而这些人基本上涵盖了国内你能想到全部人工智能知名公司

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本文知识点

身份证识别整体架构

效果演示身份证识别的应用场景项目核心架构

身份证识别关键技术

NDK开发的原理什么是JNIOpenCV架构体系OCR技术架构

身份证识别项目实战

关键架构核心步骤与手写实现同步运行下IOS windowsAndroid架构

一.什么是身份证识别

关键问题分析：找到号码所在区域→获取号码图片→识别身份证号码

二.核心

OpenCV: OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library是一个跨平台的计算机视觉库。IBM 1999 年开始研发，用C++ 提供接口Mat 数据结构

应用领域: 图像处理. 人脸识别.手势识别.人机交互动作识别.运动跟踪.物体识别 图像分割

Tess-two： OCR的全称是Optical Character Recognition是一个对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。

tess-two是TesseraToolsForAndroid的一个git分支

使用特征：

1：简单易用 2：开源且支持离线使用 3：为 Android平台定制的java api

NDK开发：：

三.详细架构

问题：

1： 什么是灰度图 2： 什么是二值化为什么？ 3： 轮廓检测是什么 4： 图像膨胀是什么 5： 图片分割会导致OOM吗？ 6： OCR文本训练如何进行 7： 图文识别的API是怎样的？

3.1图像识别核心步骤-灰度化

3.2图像识别核心步骤-二值化

3.3图像识别核心步骤-轮廓检测

所有连续的闭包用矩形框起来

3.4图像识别核心步骤-膨胀

3.5图像识别核心步骤-轮廓筛选

3.6文字识别

OCR文字样本→记忆文本→直文字识别

总结

图片上传怎么做？

不能说，接口怎么实现，我就怎么调用，虽然我也是这么做的

要明白：

1：明白什么是Http，从而知道http如何上传图片 2：使用okhttp，retrofit怎么是实现这个过程