FastMRZ 简介 – 轻松轻松地提取 MRZ-Python教程-PHP中文网

FastMRZ 简介 – 轻松轻松地提取 MRZ

Susan Sarandon

发布： 2025-01-04 12:51:41

原创

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Introducing FastMRZ – Effortless MRZ Extraction Made Simple

概述

在速度就是一切的当今世界，敏感文档处理必须实现自动化。无论是护照、签证还是身份证，准确、快速地提取机读区数据对于开发可靠的应用程序非常重要。这就是 fastmrz 作为轻量级且高效的 Python 包发挥作用的地方，它使从文档图像中提取 MRZ 数据变得更加容易。

GitHub 存储库： FastMRZ 存储库

PyPI： FastMRZ Python 包

什么是 FastMRZ？

FastMRZ 是一个 Python 包，它使用计算机视觉技术从文档图像中提取 MRZ 信息。它提供了一个易于使用的实现，可以提取机读区，使开发人员能够更轻松地构建金融科技、安全和身份验证系统。

为什么使用 FastMRZ？

1。易于使用： 通过简单的 API，fastmrz 可以让您立即启动并运行，并且不需要陡峭的学习曲线。

2。速度： 针对性能进行了优化，它处理图像的速度足够快，以确保应用程序中的延迟最小。

3。准确性： 它旨在可靠地检测和提取 MRZ 数据，即使在具有挑战性的图像条件下也是如此。

4。轻量级： 它的构建是为了将依赖关系保持在最低限度，因此可以轻松集成到任何项目中。

5。开源：它是免费且开源的，因此社区贡献并改进了该软件包。

还有这个 python 包，

支持多种文档格式（护照、签证、身份证）。
兼容多种图像分辨率和格式。
对倾斜或扭曲的图像具有鲁棒性。
用于无缝集成的Pythonic API。

主要特点

FastMRZ 在许多方面都是独一无二的，结合了强大的功能：

1。智能机读区检测：该库应用复杂的轮廓检测方法，以便找到文档图像中机读区区域的准确位置，以便即使文档方向不完美也能准确提取。

2。自定义 ONNX 模型：我们集成了我们自己的、定制训练的 ONNX 模型，通过利用机器学习的力量，同时保持快速的速度来提高识别准确性。

3。内置验证：它具有全面的校验和逻辑，可验证提取的数据，帮助发现任何潜在的识别错误或文档篡改。

4。灵活的输出格式：无论是便于与其他系统集成的结构化 JSON，还是用于简单处理的原始文本，FastMRZ 都能满足您的需求。

引擎盖下

FastMRZ 建立在非常强大的技术基础上，使用了多项领先技术：

OpenCV 用于图像处理和 MRZ 区域检测
Tesseract OCR 用于文本识别，具有针对 MRZ 特定字符的自定义训练数据
NumPy 用于高效的数值运算
ONNX 用于运行优化的机器学习模型。

用法

安装

您可以通过pip安装fastmrz：

pip install fastmrz

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如何使用 fastmrz

这是一个快速入门示例：

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)

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输出：

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

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