身份证识别（含质检）
接口描述
识别身份证上的文本信息，多张证件，返回多个结果，但无法对结果进行匹配关联。
接口说明
请求URL：http://api.exocr.com/ocr/v2/id_card
请求方式：HTTP Post
返回格式：json
请求参数
| 字段 | 说明 | 类型 | 备注 |
|---|---|---|---|
| app_key | 是 | string | 请在控制台->我的应用中获取 |
| app_secret | 是 | string | 请在控制台->我的应用中获取 |
| image_base64 | 否 | string | 图像base64串。image_base64、image_url、image_binary三个参数中至少选择一个，读取优先级从前到后依次降低。如：同时选择了以上三个参数，则以image_base64图像为准。 |
| image_url | 否 | string | 图像url地址。image_base64、image_url、image_binary三个参数中至少选择一个，读取优先级从前到后依次降低。如：同时选择了以上三个参数，则以image_base64图像为准。 |
| image_binary | 否 | data | 图像二进制。image_base64、image_url、image_binary三个参数中至少选择一个，读取优先级从前到后依次降低。如：同时选择了以上三个参数，则以image_base64图像为准。 |
| crop_image | 否 | String | 是否需要切图 0=不需要，1=需要，默认为不需要 |
| hard_mode | 否 | String | 是否开启hard模式 1=开启，0=不开启，默认不开启当开启hard模式，如果图像中无法检测到身份证，会把整图当做身份证识别，若开启该模式，可能获得更多识别结果，但也会消耗更长时间，从实际效果看，开启该模式的影响不足0.5% |
| check_image | 否 | String | 是否对图像进行合法性校验 0=不校验，1=校验，默认不校验 |
| ignore_list | 否 | String | 要忽略的合法性校验的项的列表，可忽略的项包括：1：复印件，2：拍屏，3：假证件，4：有水印，5：遮挡，6：切边，7：卡变形，8：有光斑，9：未检测到身份证,10:模糊。例如，设置该参数为1,2,3,4,9，则会忽略复印件、拍屏、假证件、有水印、未检测到身份证。默认情况下所有项都不忽略。 |
| crop_check_th | 否 | String | 切边检测的阈值，身份证质检时，身份证留边低于该阈值会被判定为切边告警，例如20。 默认情况下，不设置该阈值，系统会根据图像大小设置该阈值，建议用户在非必要情况下，不要设置该阈值 |
| check_all_risks | 否 | String | 强制进行所有合法性校验0=不强制校验所有，1=强制校验所有，默认不强制校验所有强制校验所有后，会返回字段risk_list,包含所有检测到的风险点列表 |
| key_areas_only | 否 | String | 是否只检测关键区域光斑和遮挡 0=检验所有区域光斑和遮挡，1=只检验关键区域光斑和遮挡，默认检验所有区域关键区域指的是字段位置、人像位置 |
| idcard_trimming1 | 否 | List | 通过传参支持控制身份证留白的宽度,例如[5,10,5,10]，对应留白宽度顺序为左上右下。默认情况下，不设置该值，系统会取[0,0,0,0]，范围为0-100。留白宽度也可以在配置文件 server.conf中 Trimming 下的idcard_trimming2进行配置。 |
返回结果
通用参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| result | array | 返回结果数组，包括所有识别信息 |
| error_code | int | 错误码，返回0为正确，其他为错误 |
| description | string | 识别结果描述 |
| request_id | string | 请求唯一标识符 |
| recognize_time | int | 识别所用时间，单位为毫秒 |
| available_count | int | 识别剩余可用次数，次数不足时无法继续识别，可在控制台进行充值次数 |
result参数
| 字段 | 说明 | 类型 | 备注 |
|---|---|---|---|
| risk | 图像风险类型 | Int | 0：无，1：复印件，2：拍屏，3：假证件，4：有水印，5：遮挡，6：切边，7：卡变形，8：有光斑，9：未检测到身份证, 10：模糊 |
| score | 照片可信度 | Float | 取值范围为0~1 |
| risk_details | 风险详情 | Object | |
| segment | 切割风险详情 | Object | |
| bbox | 坐标信息 | List | |
| class | 类型 | Int | 1：身份证正常,2：身份证复印,3：身份证拍屏,4：身份证假证,5：身份证水印 |
| edge_cover | 遮挡风险详情 | Object | |
| bboxes | 坐标信息 | List | |
| classes | 类型 | List | 1：有遮挡 |
| scores | 分数 | Float | 0.4以上分数越大，遮挡越可信 |
| class_names | 遮挡 | List | Occlusion遮挡 |
| blur_score | 模糊风险分值 | List | 0.3以下清晰，值越大越模糊 |
调用示例
java(相关依赖库下载)
package com.exocr.httpclient;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import com.exocr.common.utils.HttpClientUtils;
public class Test {
public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {
/**
* base64
*/
//识别url
String url = " http://api.exocr.com/ocr/v2/id_card";
//设置请求参数
Map<String, String> params = new HashMap<String, String>();
params.put("app_key", "#####");
params.put("app_secret", "#####");
//设置识别图像base64编码
params.put("image_base64", "base64ImageStr");
//发送请求，得到识别结果
String result = HttpClientUtils.doPost(url, params);
System.out.println(result);
/**
* url
*/
//设置请求参数、识别图像url
params.put("app_key", "#####");
params.put("app_secret", "#####");
params.put("image_url", "imageUrl");
//发送请求，得到识别结果
result = HttpClientUtils.doPost(url, params);
System.out.println(result);
/**
* 二进制
*/
//设置请求参数
params.put("app_key", "#####");
params.put("app_secret", "#####");
//拿到本地图像，写入数据流
File file = new File("/Users/mac/logs/test.png");
InputStream in = new FileInputStream(file);
//设置数据流
Map<String, InputStream> streamMap = new HashMap<String, InputStream>();
streamMap.put("image_binary", in);
//发送请求，得到识别结果
result = HttpClientUtils.doPostStream(url, params, streamMap);
//关闭io流
try {
in.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(result);
}
}
返回结果示例
{
"result": [
{
"face": 1,
"quad": [
101,
54,
607,
64,
601,
380,
95,
370
],
"recognize_result": {
"birthdate": {
"score": 0.991768,
"quad": "111,127,258,127,258,142,111,142",
"chinese_key": "出生",
"words": "1996年05月16日",
"position": {
"top": 127,
"left": 111,
"width": 147,
"height": 15
}
},
"address": {
"score": 0.999511,
"quad": "109,163,302,163,302,202,109,203",
"chinese_key": "住址",
"words": "山西省晋城市城区61茶元村44号",
"position": {
"top": 163,
"left": 109,
"width": 193,
"height": 40
}
},
"gender": {
"score": 0.999184,
"quad": "184,248,426,248,426,264,184,264",
"chinese_key": "性别",
"words": "男",
"position": {
"top": 248,
"left": 184,
"width": 242,
"height": 16
}
},
"nationality": {
"score": 0.905196,
"quad": "199,94,219,94,219,110,199,110",
"chinese_key": "民族",
"words": "汉",
"position": {
"top": 94,
"left": 199,
"width": 20,
"height": 16
}
},
"name": {
"score": 0.99997,
"quad": "109,54,162,54,162,74,109,74",
"chinese_key": "姓名",
"words": "王通",
"position": {
"top": 54,
"left": 109,
"width": 53,
"height": 20
}
},
"idno": {
"score": 0.999184,
"quad": "184,248,426,248,426,264,184,264",
"chinese_key": "公民身份号码",
"words": "140502199605163032",
"position": {
"top": 248,
"left": 184,
"width": 242,
"height": 16
}
}
},
"face_image": "",
"risk": 0,
"crop_image": ""
}
],
"error_code": 0,
"description": "识别成功",
"request_id": "5B05D0626BE1463F99002B0777E119E0",
"recognize_time": 320,
"available_count": 863,
"version": null
}