机器学习-训练了一个高效快速识别身份证正面关键信息的模型

我机器学习-训练了一个快速识别身份证正面关键信息的模型
采用正常的cpu识别效率稳定达到100ms左右识别一张
采用python开发，模型小于10M
识别精度高，提出来给大家试用

from os import environ
from flask import Flask
from flask import render_template,requestimport os
os.environ["CPU_NUM"] = '2'
from time import *
import paddlex as pdx
import datetime
import json
import math
from datetime import datetimeapp = Flask(__name__)
app.jinja_env.variable_start_string = '{['
app.jinja_env.variable_end_string = ']}'model = None
classify_map = None@app.route('/', methods=("GET", "POST"))
def hello_world():global model,classify_mapurl = ''url2 = ''result = ''lasttime = ""deleteImg()if request.method == "POST":tupian = request.files.get('myFiles')if tupian != None:print(tupian.filename)times = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S%f') + '.' + tupian.filename.split('.')[-1]url = 'static/images/' + timestupian.save(url)print(url)startTime = datetime.now()result2 = model.predict(url)pdx.det.visualize(url, result2, threshold=0.3, save_dir='static/images/')url2 = 'static/images/visualize_' + timesendTime = datetime.now()durTime = (endTime - startTime).seconds * 1000 + (endTime - startTime).microseconds / 1000lasttime = "本次识别耗时：" + str(durTime) + "毫秒"print(result)return render_template('index.html',title = url ,resUrl= url2,result= result,lasttime=lasttime)@app.route('/Classify', methods=("GET", "POST"))
def fileClassify():global modelresult = ''lasttime = ""try:deleteImg()if request.method == "POST":tupian = request.files.get('ClassifyFile')if tupian != None:print(tupian.filename)times = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S%f') + '.' + tupian.filename.split('.')[-1]url = 'static/images/' + timestupian.save(url)startTime = datetime.now()result2 = model.predict(url)endTime = datetime.now()durTime = (endTime - startTime).seconds * 1000 + (endTime - startTime).microseconds / 1000lasttime = "本次识别耗时：" + str(durTime) + "毫秒"result = str(result2)return {"code":0,"msg":"success","content":result,"usetime":str(durTime)}else:return {"code":-1,"msg":"picture error","content":None,"usetime":None}else:return {"code":-1,"msg":"please use post","content":None,"usetime":None}except Exception as e:return {"code":-1,"msg":str(e),"content":None,"usetime":None}def deleteImg():global loggertry:baseUrl = 'static/images/'list = os.listdir(baseUrl)for i in range(0, len(list)):path = baseUrl + list[i]os.remove(path)except Exception as e:print('deleteImgs出现异常:' + str(e))return Nonedef main():global modelprint("Loading model...")print(os.getcwd())model = pdx.deploy.Predictor('./inference_model', use_gpu=False)print("Model loaded.")if __name__ == '__main__':main()HOST = environ.get('SERVER_HOST', '0.0.0.0')try:PORT = int(environ.get('SERVER_PORT', '5888'))except ValueError:PORT = 5999app.run(HOST, PORT)

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