批量修改身份证扫描件

@功能1：实现了OCR图像识别
@功能2：实现了文件的重命名

• 实际演示效果(本文章仅用于学习参考)

  
  
  运行状态.png
  
  
  实测效果.png

@_@: 代码写的比较烂希望大佬指出不足!!!

# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File    :   ID card.py    
@Contact :   t.ianxi@foxmail.com
@License :   // Copyright (C) 2018 Milo Yip<dell>

@Modify Time      @Author    @Version    @Desciption
------------      -------    --------    -----------
2022/8/18 9:45     MuKe~       1.0          None
"""
import os
import time
import pytesseract
from PIL import Image
from tqdm import tqdm

def Im_crop(Tup_path):
    """
    历遍目录、获取路径、裁剪姓名、身份证号
    :param Tup_path:图片路径
    :return:
    """
    # 历遍目录
    for i,i1,i2 in os.walk(Tup_path,topdown=True):
        list_name = i2
        # 输出图片信息
        print("[INFO]",i2)

    # 统计当前路径下共多少张图片
    Num_files = len(os.listdir(Tup_path))
    # 历遍图片
    for i in range(Num_files):
        # 打开图片
        im = Image.open(Tup_path+"\\"+list_name[i])
        # 裁剪姓名
        im_Name = im.crop((1196,1201,1449,1340))
        # 裁剪身份证号码
        im_ID = im.crop((1389,1786,2259,1972))
        # im_ID.show()
        # 拼接图片路径(为重命名使用)
        path_img = Tup_path+"\\"+list_name[i]
        # 调用自定义函数
        OCR_txt(im_Name,im_ID,path_img)

def OCR_txt(im_Name,im_ID,path_img):
    """
    对图片进行处理、图像转灰度
    :param im_Name: 姓名
    :param im_ID: 身份证号码
    :param path_img: 图片路径
    :return:
    """
    # 使用img对象的convert()方法传入参数L，即可将图片转换为灰度图像
    im_Name_img = im_Name.convert('L')
    # 定义一个二值化的阈值(默认值127) 注意：处理图像时必须现将图像转换为灰度图像
    threshold = 136
    # 创建一个空列表用于存储二值化阈值
    table = []
    # 历遍阈值i表示历遍到的阈值
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            # 如果数值大于设定的阈值，则添加向列表中添加0
            table.append(0)
        else:
            # 如果数值小于设定的阈值，则添加向列表中添加1
            table.append(1)
    # img对象的point()方法，作用是通过查找表或函数映射此图像。参数讲解参考文章：https://vimsky.com/examples/usage/python-pil-image-point-method.html
    im_Name_img = im_Name_img.point(table, '1')
    # 调用show()函数打开图片显示
    im_Name_img.show()
    # 调用pytesseract库的image_to_string()方法来识别姓名截图参数【图片，语言】lang='chi_sim'中文语言
    Name = pytesseract.image_to_string(im_Name_img, lang='chi_sim')
    # 调用pytesseract库的image_to_string()方法来识别身份证截图参数【图片，语言】lang='eng'英文语言
    Id = pytesseract.image_to_string(im_ID, lang='eng')
    # 调用自定义函数
    files(path_img,Id,Name)


def files(path_img,Id,Name):
    """
    对文件检测是否存在、对图片重命名、输出内容
    :param path_img:图片路径
    :param Id:身份证号码
    :param Name:姓名
    :return:
    """
    # 判断图片是否存在
    if os.path.exists(path_img):
        # rename()方法使用重命名.replace()函数替换身份证中识别错误导致的“/” 起过滤作用 strip()函数也是
        os.rename(path_img,Tup_path+"\\"+Id.replace('/',"").strip('\n').strip('\t').strip('\r').strip('/')+".jpg")
    print("姓名：{Name} 身份证号码：{Id}".format(Name=Name,Id=Id))


# 图片路径
Tup_path = r"E:\2022近期工作\户籍\原始文件"
# 创建main(程序入口)
if __name__=='__main__':
    # 实例化自定义函数
    Im_crop(Tup_path)