健康码颜色识别和信息提取 - HelloWorld开发者社区

背景

疫情已经持续很久，打算做一个健康码颜色识别和信息提取的应用。本文采用opencv和PaddleOCR、Flask来完成

PaddleOCR

PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。

OpenCV

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

Flask

Flask是一个轻量级的可定制框架，使用Python语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便、安全且容易上手。它可以很好地结合MVC模式进行开发，开发人员分工合作，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或Web服务的实现。另外，Flask还有很强的定制性，用户可以根据自己的需求来添加相应的功能，在保持核心功能简单的同时实现功能的丰富与扩展，其强大的插件库可以让用户实现个性化的网站定制，开发出功能强大的网站。

微信二维码识别

结合传统计算机视觉和深度学习技术，微信扫码引擎解决了一图多码、大图小码、鲁棒解码等业务痛点和技术难点。只需3行代码，轻松拥有微信的扫码能力。

import cv2

detector = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode("detect.prototxt", "detect.caffemodel", "sr.prototxt", "sr.caffemodel")
img = cv2.imread("img.jpg")
res, points = detector.detectAndDecode(img)

print(res, points)

从上面的代码中可获取二维码的范围，接下来主要使用预定好的颜色范围去生成等值线，判断是否存在


# 检测颜色
def detect_color(image, color):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)  # HSV
    inRange_hsv = cv2.inRange(hsv, color_dist[color]['Lower'], color_dist[color]['Upper'])
    contours = cv2.findContours(inRange_hsv.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
    if len(contours) > 0 and draw_color_area(image, contours) > 0:
        return True
    else:
        return False

# 标记颜色区域
def draw_color_area(image, contours):
    allarea, index = 0, -1
    for i in range(len(contours)):
        area = cv2.contourArea(contours[i])
        allarea = area + allarea
    return allarea

文字识别

文字识别中主要使用了paddleocr，目前用的笨办法全部识别出来以后再去用正则表达式去匹配出合适的文字，主要是关注核酸时间和是否阴性。为了能离线使用，最好提前下载好模型文件。初始化代码：

ocr = PaddleOCR(rec_model_dir='./ocr/rec/ch/ch_PP-OCRv3_rec_infer',det_model_dir='./ocr/det/ch/ch_PP-OCRv3_det_infer', cls_model_dir='./ocr/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer')

文字识别代码：

def getText(img):
    res = ocr.ocr(img, det=True, cls=False)
    pattern = re.compile('[0-9]+')
    qgtime = '暂无数据'
    isYin = ''
    for i in res:
        #print(i)
        match= pattern.findall(i[1][0])
        if (i[1][0].find(u"小时")>-1 or i[1][0].find(u"天")>-1) and match:
            qgtime=i[1][0]
        if (i[1][0].find(u"阴")>-1 or i[1][0].find(u"阳")>-1) and i[1][0].find(u"性")>-1:
            isYin=i[1][0]
    return qgtime,isYin

上传文件接口

用户要通过上传图片文件来完成识别操作，这时候就需要使用flask。上传接口需要简单设置下跨域(方便调试)以及路由接口，同时要验证文件后缀名，以保证上传指定的文件。

# 判断文件是否合法
def allowed_file(filename):
    return '.' in filename and filename.rsplit('.', 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS

@app.route('/detect', methods=['POST'], strict_slashes=False)
@cross_origin(supports_credentials=True)
def dataDectect():
    #print(datetime.datetime.now())
    starttime = datetime.datetime.now()
    file_dir = os.path.join(basedir, app.config['UPLOAD_FOLDER'])  # 拼接成合法文件夹地址

    file_dir = app.config['UPLOAD_FOLDER']  # 拼接成合法文件夹地址
    if not os.path.exists(file_dir):
        os.makedirs(file_dir)  # 文件夹不存在就创建
    f = request.files['img']  # 从表单的file字段获取文件，myfile为该表单的name值
    if f and allowed_file(f.filename):  # 判断是否是允许上传的文件类型
        fname = f.filename
        ext = fname.rsplit('.', 1)[1]  # 获取文件后缀
        unix_time = int(time.time())
        new_filename = str(unix_time) + '.' + ext  # 修改文件名
        filePath = os.path.join(file_dir, new_filename)
        #print(datetime.datetime.now())
        f.save(filePath)  # 保存文件到upload目录

        #print(datetime.datetime.now())
        img = cv2.imread(filePath)
        codeName = webchatQrDetect(img)

        qrtime,isYin=getText(img)
        endtime = datetime.datetime.now()
        duringtime = endtime - starttime
        os.remove(filePath)
        #print(datetime.datetime.now())
        #print('the work use ', duringtime. microseconds/1000000)
        # print('the work end', datetime.datetime.now(), datetime.datetime.now())
        return jsonify({ "运行时间":str(round(duringtime. seconds,3))+'s',"msg": "上传成功",u"核酸时间": qrtime,u'状态':isYin, u"健康码": codeName})
    else:
        return jsonify({"msg": "上传失败"})

项目效果

通过postman可以调用接口进行测试

健康码颜色识别和信息提取