基于PaddleOCR银行卡识别实现（二）
前言
上一章讲了检测模型的实现，这一章将一下识别模型的实现，实现原理很简单，PaddleOCR提供的通用字符集有6623个，但是银行卡号就不需要这么多，只需要0~9就可以了，下面我们来看看如何实现，以及获取卡号后，如何获取银行卡名称和银行卡类型，文章最后有模型下载地址。
一、银行卡识别模型实现
1、创建字符集
在ppocr/utils/目录中创建一份只有数字的字符集ppocr_keys_bank.txt，0~9。
2、导入数据集
目前收集了3000张左右的真实银行卡卡号切图和上万张合成卡号切图
数据集部分切图：
3、创建配置文件
复制一份yml文件
文件内容如下：
Global:use_gpu: trueepoch_num: 500log_smooth_window: 20print_batch_step: 10save_model_dir: ./output/rec_chinese_lite_v2.0_banksave_epoch_step: 50# evaluation is run every 5000 iterations after the 4000th iteration
# eval_batch_step: [0, 2000]eval_batch_step: 100cal_metric_during_train: True
# pretrained_model: ./pretrained_models/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre/best_accuracypretrained_model:checkpoints:save_inference_dir: ./inference/rec_chinese_lite_v2.0_bankuse_visualdl: Falseinfer_img: doc/imgs_words/ch/word_1.jpg# for data or label processcharacter_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_bank.txtcharacter_type: chmax_text_length: 25infer_mode: Falseuse_space_char: Falsesave_res_path: ./output/rec/predicts_chinese_lite_v2.0.txtOptimizer:name: Adambeta1: 0.9beta2: 0.999lr:name: Cosinelearning_rate: 0.001regularizer:name: 'L2'factor: 0.00001Architecture:model_type: recalgorithm: CRNNTransform:Backbone:name: MobileNetV3scale: 0.5model_name: smallsmall_stride: [1, 2, 2, 2]Neck:name: SequenceEncoderencoder_type: rnnhidden_size: 48Head:name: CTCHeadfc_decay: 0.00001Loss:name: CTCLossPostProcess:name: CTCLabelDecodeMetric:name: RecMetricmain_indicator: accTrain:dataset:name: SimpleDataSetdata_dir: ./train_data/label_file_list:- "./train_data/bank/real_rec_train.txt"ratio_list: [1.0]transforms:- DecodeImage: # load imageimg_mode: BGRchannel_first: False- RecAug: - CTCLabelEncode: # Class handling label- RecResizeImg:image_shape: [3, 32, 320]- KeepKeys:keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this orderloader:shuffle: Truebatch_size_per_card: 32drop_last: Truenum_workers: 8Eval:dataset:name: SimpleDataSetdata_dir: ./train_data/label_file_list:- "./train_data/bank/real_rec_test.txt"ratio_list: [1.0]transforms:- DecodeImage: # load imageimg_mode: BGRchannel_first: False- CTCLabelEncode: # Class handling label- RecResizeImg:image_shape: [3, 32, 320]- KeepKeys:keep_keys: ['image', 'label', 'length'] # dataloader will return list in this orderloader:shuffle: Falsedrop_last: Falsebatch_size_per_card: 32num_workers: 84、执行命令进行GPU训练
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0 tools/train.py -o Global.use_visualdl=True -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0_bank.yml注意显存问题，需要大于4G的显存，2G显存会溢出
5、显示运行图
visualdl --logdir=output/rec_chinese_lite_v2.0_bank/vdl --port 8081
识别模型效果最高能到达：acc：0.97
6、导出模型
python tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0_bank.yml-o Global.pretrained_model="./output/rec_chinese_lite_v2.0_bank/best_accuracy" Global.save
_inference_dir="./output/rec_chinese_lite_v2.0_bank/"检测模型和识别模型串联验证：
python tools/infer/predict_system.py --det_algorithm="DB" --det_model_dir="./inference/ch_db_mv3_bank/" --rec_model_dir=./inference/rec_chinese_lite_v2.0_bank/ --image_dir="C:\Users\YY007\Desktop\bank\1.jpg" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ppocr_keys_bank.txt" --use_gpu=True --use_angle_cls=False --det_db_unclip_ratio=2.57、验证模型
8、获取银行卡类型和名称
获取银行卡名称和类型，可以通过这个链接来进行获取：
"https://ccdcapi.alipay.com/validateAndCacheCardInfo.json?cardNo=" + rec_res_final["bank_card_number"] + "&cardBinCheck=true"
获取的结果：
{
"cardType": "DC",
"bank": "HNRCU",
"key": "622991116400066409",
"messages": [],
"validated": true,
"stat": "ok"
}
银行卡类型对应的名称：
{"DC": "借记卡","CC": "信用卡","SCC": "准贷记卡","PC": "预付费卡"
}
银行卡编号对应的银行卡名称文件下载地址：
https://download.csdn.net/download/YY007H/32526428
山月记分享
小结
到这一步，银行卡识别已经完成，通过PaddleOCR来完成银行卡识别功能，只需要改动很少的代码就可以完成识别功能，具体改动参考“基于PaddleOCR银行卡识别实现（一）”文本检测部分，大家可通过提升数据集数量或者使用别的分割网络来试试看效果，下方提供的模型开箱就可以使用，检测效果(0.983)、识别效果(0.975)，欢迎大家下载。
3000多张真实银行卡卡号切图和上万张合成卡号切图下载地址：
https://download.csdn.net/download/YY007H/32532675
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检测和识别模型下载地址：
https://download.csdn.net/download/YY007H/32523981
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