win10 环境下Python 3.8按装fastapi paddlepaddle 进行身份证及营业执照的识别2

# 导入requests库，用于发送HTTP请求
import requests
# 导入FastAPI库，用于构建高性能的Web应用程序
from fastapi import FastAPI
# 导入PaddleOCR及其draw_ocr方法，PaddleOCR是一个使用PaddlePaddle深度学习框架的OCR工具
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 导入BytesIO，用于在内存中处理二进制流
from io import BytesIO
# 导入PIL库中的Image模块，用于处理图像
from PIL import Image
import os
import refrom enum import Enumclass contractType(Enum):Display = 0Contract = 1Idcard = 3IdcardSide = 4Signature = 5Lisense = 6# 0 宣传照 1合同 3身份证正面 4 身份证反面 5签名# 初始化PaddleOCR实例，配置使用方向分类器、不使用GPU、识别中文
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False, lang="ch")
# 创建一个FastAPI应用实例
app = FastAPI()def carvin():passdef carnumber():passdef display():passdef contract():passdef idcard(a):# 定义正则表达式模式来匹配性别和民族gender_ethnicity_pattern = re.compile(r'性别(\w+)民族(\w+)')# 定义正则表达式模式来匹配身份证号id_card_pattern = re.compile(r'(\d{17}[\dXx])')# 使用正则表达式搜索字符串来提取性别和民族gender_ethnicity_match = gender_ethnicity_pattern.search(a)# 使用正则表达式搜索字符串来提取身份证号id_card_match = id_card_pattern.search(a)gender = ''ethnicity = ''id_card = ''# 提取匹配结果if gender_ethnicity_match:gender = gender_ethnicity_match.group(1)  # 性别ethnicity = gender_ethnicity_match.group(2)  # 民族print("性别:", gender)print("民族:", ethnicity)# 提取匹配结果if id_card_match:id_card = id_card_match.group(1)  # 身份证号print("身份证号:", id_card)return [gender, ethnicity, id_card]def licenseside(a):# 定义正则表达式pattern_company_name = re.compile(r'名\s+称\s+(\S.+?)\s+类')pattern_credit_code = re.compile(r'统一社会信用代码\s+(\S+)\(')pattern_business_address = re.compile(r'经营场所\s+(\S.+?)\s+组成')pattern_operator_name = re.compile(r'经\s+营\s+者\s+(\S+)')# 使用正则表达式查找匹配项company_name_match = pattern_company_name.search(a)credit_code_match = pattern_credit_code.search(a)business_address_match = pattern_business_address.search(a)operator_name_match = pattern_operator_name.search(a)company_name = ''credit_code = ''business_address = ''operator_name = ''# 提取匹配结果if company_name_match:company_name = company_name_match.group(1)if credit_code_match:credit_code = credit_code_match.group(1)if business_address_match:business_address = business_address_match.group(1)if operator_name_match:operator_name = operator_name_match.group(1)return [company_name, credit_code, business_address, operator_name]def signature():pass# 定义一个异步的GET请求处理函数，路径为"/"，接收一个名为url的查询参数
@app.get("/")
async def root(url: str, type: int):try:# 使用requests库发送GET请求，获取指定URL的图片，stream=True表示以流的形式下载大文件response = requests.get(url, stream=True)# 如果HTTP请求返回的状态码不是200，则引发HTTPError异常response.raise_for_status()# 检查响应头中的content-type是否包含'image'，以确认返回的内容是图片if 'image' not in response.headers.get('content-type', ''):# 如果不是图片，返回错误信息，HTTP状态码为400（Bad Request）return {"error": "The provided URL does not point to an image."}, 400# 使用BytesIO将响应内容转换为二进制流image_bytes = BytesIO(response.content)# 使用PIL库打开二进制流中的图像image = Image.open(image_bytes)# 将图像保存到临时文件中（这里是为了适应PaddleOCR可能需要文件路径的API）# 注意：这里的代码实际上有一个逻辑错误，因为image.save()应该放在with语句块内以确保文件正确关闭temp_image_path = "temp_image.jpg"with open(temp_image_path, "wb") as image_file:image.save(image_file, format='JPEG')# 调用PaddleOCR的ocr方法进行OCR处理，cls=True表示使用分类器result = ocr.ocr(temp_image_path, cls=True)if os.path.exists(temp_image_path):os.remove(temp_image_path)results = ""# 遍历最外层的列表for item in result:# 遍历内层的列表for sub_item in item:# 提取文本和可能性text = sub_item[1][0]  # 文本位于第二个子列表的第一个位置probability = sub_item[1][1]  # 可能性位于第二个子列表的第二个位置# 将提取的文本和可能性作为一个元组添加到结果列表中# results.append(text)results = results + ' ' + text# 返回OCR处理结果，封装在message字段中（注意：这里没有删除临时文件，可能会导致磁盘空间被占用）if type == contractType.Idcard.value:return {"error": 0, "message": idcard(results), "type": type}if type == contractType.Lisense.value:return {"error": 0, "message": licenseside(results), "type": type}return {"error": 0, "message": results, "type": type}except requests.exceptions.RequestException as e:# 如果在发送HTTP请求过程中发生异常，捕获异常并返回错误信息，HTTP状态码为500（Internal Server Error）return {"error": f"An error occurred while downloading the image: {str(e)}"}, 500except Exception as e:# 如果在处理过程中发生其他类型的异常，同样捕获异常并返回错误信息，HTTP状态码为500return {"error": f"An error occurred during OCR processing: {str(e)}"}, 500