前言

上次太神奇了！使用C#實現自動核驗健康碼：(1)二維碼識別，我們已經實現了識別健康碼的顏色，但是健康碼的內容不包含時間屬性。那么使用圖片就可以通過檢查，肯定是不合適的。

因此，我們還需要讀出健康碼上方的“更新于: xxxx”，獲得最后的健康碼更新時間，保證識別的是真實的健康碼。

實現

1. OCR服務

由于通過攝像頭獲得的是圖片，因此我們需要使用OCR文字識別功能，將圖片上的文字讀取出來。

可以有多種方式實現OCR功能，在這里，我們使用的是百度提供的“PaddleOCR 超輕量級中文OCR模型”在線體驗服務（https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr）。

它的優點是不用注冊即可使用，而且速度和識別率也很高。

可以看到，服務返回的是一個JSON字符串，對應的C#數據結構如下：

public?class?OcrResult {?public?IReadOnlyList<ResultData>?Result?{?get;?set;?}public?class?ResultData{public?IReadOnlyList<TextData>?Data?{?get;?set;?}public?class?TextData{public?string?Text?{?get;?set;?}}} }

調用OCR服務代碼如下：

var?content?=?JsonConvert.SerializeObject(new?{?image?=?ToBase64(img)?}); var?json?=?Post("https://www.paddlepaddle.org.cn/paddlehub-api/image_classification/chinese_ocr_db_crnn_mobile",?content); var?ocrResult?=?JsonConvert.DeserializeObject<OcrResult>(json);

2. 解析更新時間

我們需要讀出Result數組的第一個元素，然后遍歷Data數組，判斷Text是不是以“更新于”開頭，如果是，后面緊跟的就是更新時間。

由于圖片角度的問題，一行文字可能會被截成2個TextData，因此需要做下判斷。

具體實現代碼如下：

string?updateTimeText?=null; var?dataResult?=?ocrResult.Result.First(); for?(int?i?=?0;?i?<?dataResult.Data.Count;?i++) {if?(dataResult.Data[i].Text.StartsWith("更新于：")?&&?dataResult.Data[i].Text.Length>4){updateTimeText?=?dataResult.Data[i].Text.Substring(4);break;}else?if?(dataResult.Data[i].Text.Equals("更新于：")?||?dataResult.Data[i].Text.Equals("更新于")){if?(i?<?dataResult.Data.Count?-?1){updateTimeText?=?dataResult.Data[i+1].Text;break;}} }if?(string.IsNullOrEmpty(updateTimeText)) {?return?null;? }DateTime?updateTime; if?(!DateTime.TryParseExact(updateTimeText,?"yyyy-MM-ddHHmm",?null,??DateTimeStyles.None,?out?updateTime)) {return?null; }return?updateTime;

3. 判斷更新時間

最后，只顯示更新時間在5分鐘之內的健康碼，表示是最新的健康碼：

var?updateTime?=?GetUpdateTime(img); if?(!updateTime.HasValue||?Math.Abs((DateTime.Now?-?updateTime.Value).TotalMinutes)?>?5) {return; }label2.Text?=?updateTime.Value.ToString("yyyy-MM-dd?HH:mm");ShowColor(color);

結論

把功能和界面完善一下，完全可以做成一個產品，代替人工核驗健康碼。

科技改變生活！

如果你覺得這篇文章對你有所啟發，請關注我的個人公眾號”My IO“，記住我！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的太神奇了！使用C#实现自动核验健康码：(2)OCR识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。