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2、大数据、计算机专业选题（Python/Java/大数据/深度学习/机器学习）（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈：
python语言、PyQt5界面、百度API识别、识别类型：银行卡、植物、动物、通用票据、营业执照、身份证、车牌号、驾驶证、行驶证、车型、Logo
识别类型：
银行卡、植物、动物、通用票据、营业执照、身份证、车牌号、驾驶证、行驶证、车型、Logo
python图像识别系统 AI多功能图像识别检测系统（11种识别功能）银行卡、植物、动物、通用票据、营业执照、身份证、车牌号、驾驶证、行驶证、车型、Logo
2、项目界面
（1）上传图片---检测识别身份证
（2）上传图片---检测识别银行卡
（3）上传图片---检测识别车牌号
（4）上传图片---检测识别驾驶证
（5）上传图片---检测识别车型
（6）上传图片---检测识别营业执照
（7）上传图片---检测识别logo
（8）上传图片---检测识别动物
（9）上传图片---检测识别植物
（10）上传图片---检测识别通用票据
（11）上传图片---检测识别logo
3、项目说明
该项目是一款聚焦多场景图像智能识别需求的桌面应用，以 Python 语言为开发核心，依托 PyQt5 构建可视化交互界面，集成百度 API 的成熟识别能力，实现对 11 类常见目标的快速检测与信息提取，兼顾操作便捷性与识别准确性，可广泛应用于个人日常识别、企业基础信息核验等场景。
从技术栈架构来看，项目形成 "开发语言 - 界面框架 - 核心识别" 的完整技术链：Python 作为底层开发语言，凭借其语法简洁、第三方库丰富的优势，为系统功能开发提供灵活支撑，同时便于对接百度 API 的接口调用逻辑；PyQt5 作为桌面端界面开发框架，相较于其他界面工具，具备跨平台兼容性强、界面组件丰富、交互逻辑易实现的特点，能快速构建出直观易懂的操作界面，降低用户使用门槛；核心识别能力则依赖百度 API------ 百度 API 已沉淀大量经过实际场景验证的图像识别模型，可避免项目从零训练模型的高成本与低精度问题，同时其支持的识别类别广泛，能完美匹配项目所需的 11 类识别需求，保障识别结果的可靠性。
项目的核心亮点在于覆盖 11 种高实用价值的识别类型，且不同类型对应明确的应用场景：其一，证件与资质类识别，包括身份证、驾驶证、行驶证、营业执照，可用于企业员工入职证件核验、商户资质审核等场景，快速提取证件中的姓名、编号、有效期等关键信息，替代人工录入；其二，金融与交通关联识别，涵盖银行卡、车牌号、车型，银行卡识别可辅助用户快速记录卡号信息（规避手动输入错误），车牌号与车型识别则适用于停车场车辆登记、交通违规辅助核查等场景；其三，生活与商业类识别，包含植物、动物、Logo、通用票据，植物 / 动物识别满足个人日常 "识物" 需求（如户外遇到未知植物快速查询），Logo 识别可用于品牌快速辨认，通用票据识别则能辅助企业或个人整理票据信息，提升财务记录效率。
从用户实际操作流程来看，系统设计遵循 "极简步骤" 原则，适配非技术用户使用：打开软件后，界面会呈现清晰的 "识别类型选择区" 与 "图片上传区"，用户先根据需求选定目标类别（如 "身份证识别""车牌号识别" 等），再通过 "上传图片" 按钮选择本地待识别图像（支持常见的 JPG、PNG 等格式）；点击 "开始识别" 后，系统会自动封装图像数据，调用百度 API 接口进行处理 ------ 后台完成 API 请求发送、识别结果接收与解析后，将在界面指定区域展示识别结果：例如身份证识别界面会分区显示持证人姓名、身份证号、有效期等结构化信息（对应上传图片 - 检测识别身份证界面的信息展示逻辑），车牌号识别界面会突出显示提取的车牌号码及颜色（匹配上传图片 - 检测识别车牌号界面的核心结果呈现），银行卡识别则会展示卡号、银行名称等关键信息（契合上传图片 - 检测识别银行卡界面的功能定位）；若用户需留存结果，系统还支持将识别信息以文本或截图形式保存至本地。
在界面设计层面，PyQt5 的优势得到充分发挥：整体界面风格简洁统一，各识别功能模块的布局保持一致性 ------ 均包含 "识别类型选择下拉框""图片预览区""结果展示区""操作按钮区（上传、识别、保存）"，用户无需反复适应不同功能的界面逻辑；针对不同识别类型，界面还做了针对性优化：如证件类识别（身份证、驾驶证、营业执照）的结果展示区采用 "标签 - 内容" 的列表式布局，清晰呈现多字段信息；车型、植物、动物识别则会在结果区附带简要的类别说明；Logo 识别界面会标注品牌归属，让识别结果更具参考价值（如上传图片 - 检测识别 Logo 界面的结果呈现形式）。
综上，该项目通过合理的技术栈整合，将 Python 的开发灵活性、PyQt5 的界面交互优势与百度 API 的高精准识别能力结合，实现了 11 类目标的一站式识别，既降低了图像识别技术的使用门槛，又能满足多场景下的实际需求，具备较强的实用价值与推广潜力。
4、核心代码
python
#5 身份证识别
def get_idcard(self, access_token):
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/idcard"
# 二进制方式打开图片文件
f = self.get_file_content(self.download_path[0])
img = base64.b64encode(f)
params = {"image": img, "id_card_side": "front"}
params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read()
if content:
idcards = json.loads(content)
strover = '识别结果：\n'
try:
words_result = idcards['words_result']
# 公民身份号码
Citizenship_number = words_result['公民身份号码']['words']
strover += ' 公民身份号码：\n{} \n '.format(Citizenship_number)
# 民族
Nation = words_result['民族']['words']
strover += ' 民族：{} \n '.format(Nation)
# 姓名
Full_name = words_result['姓名']['words']
strover += ' 姓名：{} \n '.format(Full_name)
# 住址
address = words_result['住址']['words']
strover += ' 住址：\n{} \n '.format(address)
except BaseException:
error_msg = idcards['error_msg']
strover += ' 错误：\n {} \n '.format(error_msg)
# 显示识别结果
self.label_3.setText(strover)
#6 车牌号识别
def get_license_plate(self, access_token):
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/license_plate"
# 二进制方式打开图片文件
f = self.get_file_content(self.download_path[0])
img = base64.b64encode(f)
params = {"image": img}
params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read()
if content:
license_plates = json.loads(content)
strover = '识别结果：\n'
try:
words_result = license_plates['words_result']
# 车牌号
number = words_result['number']
strover += ' 车牌号：{} \n '.format(number)
except BaseException:
error_msg = license_plates['error_msg']
strover += ' 错误：\n {} \n '.format(error_msg)
self.label_3.setText(strover)
#7 驾驶证识别
def get_driving_license(self, access_token):
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/driving_license"
# 二进制方式打开图片文件
f = self.get_file_content(self.download_path[0])
img = base64.b64encode(f)
params = {"image": img}
params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read()
if content:
driving_licenses = json.loads(content)
strover = '识别结果：\n'
try:
words_result = driving_licenses['words_result']
# 证号
Citizenship_number = words_result['证号']['words']
strover += ' 证号： {} \n '.format(Citizenship_number)
# 准驾车型
Full_name = words_result['准驾车型']['words']
strover += ' 准驾车型：{} \n '.format(Full_name)
# 姓名
name = words_result['姓名']['words']
strover += ' 姓名： {} \n '.format(name)
# 国籍
nationality = words_result['国籍']['words']
strover += ' 国籍： {} \n '.format(nationality)
# 出生日期
date_of_birth = words_result['出生日期']['words']
strover += ' 出生日期： {} \n '.format(date_of_birth)
# 性别
sex = words_result['性别']['words']
strover += ' 性别： {} \n '.format(sex)
# 初次领证日期
first_certificate_date = words_result['初次领证日期']['words']
strover += ' 初次领证日期： {} \n '.format(first_certificate_date)
# 有效期限
Nation = words_result['有效期限']['words']
# 到期日期
to = words_result['至']['words']
strover += ' 有效期限：{}至{}\n '.format(Nation,to)
# 住址
address = words_result['住址']['words']
strover += ' 住址：\n{} \n '.format(address)
except BaseException:
error_msg = driving_licenses['error_msg']
strover += ' 错误：\n {} \n '.format(error_msg)
self.label_3.setText(strover)
#8 行驶证识别
def get_vehicle_license(self, access_token):
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/vehicle_license"
# 二进制方式打开图片文件
f = self.get_file_content(self.download_path[0])
img = base64.b64encode(f)
params = {"image": img}
params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read()
if content:
vehicle_licenses = json.loads(content)
strover = '识别结果：\n'
try:
words_result = vehicle_licenses['words_result']
# 品牌型号
brand_model = words_result['品牌型号']['words']
strover += ' 品牌型号： {} \n '.format(brand_model)
# 发证日期
date_of_certification = words_result['发证日期']['words']
strover += ' 发证日期：{} \n '.format(date_of_certification)
# 使用性质
use_nature = words_result['使用性质']['words']
strover += ' 使用性质： {} \n '.format(use_nature)
# 发动机号码
engine_number = words_result['发动机号码']['words']
strover += ' 发动机号码： {} \n '.format(engine_number)
# 注册日期
date_of_registration = words_result['注册日期']['words']
strover += ' 注册日期： {} \n '.format(date_of_registration)
# 号牌号码
number_number = words_result['号牌号码']['words']
strover += ' 号牌号码： {} \n '.format(number_number)
# 车辆识别代号
vehicle_identification = words_result['车辆识别代号']['words']
strover += ' 车辆识别代号： {} \n '.format(vehicle_identification)
# 车辆类型
vehicle_type = words_result['车辆类型']['words']
strover += ' 车辆类型： {} \n '.format(vehicle_type)
# 所有人
owner = words_result['所有人']['words']
strover += ' 所有人：\n{} \n '.format(owner)
# 住址
address = words_result['住址']['words']
strover += ' 住址：\n{} \n '.format(address)
except BaseException:
error_msg = vehicle_licenses['error_msg']
strover += ' 错误：\n {} \n '.format(error_msg)
self.label_3.setText(strover)
# 9获取车型信息
def get_car(self, access_token):
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/car"
# 二进制方式打开图片文件
f = self.get_file_content(self.download_path[0])
img = base64.b64encode(f)
params = {"image": img, "top_num": 5}
params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read()
if content:
cars = json.loads(content)
strover = '识别结果：\n'
try:
i = 1
for car in cars['result']:
strover += '{} 车型：{} \n 年份：{} \n'.format(i, car['name'], car['year'])
i += 1
except BaseException:
error_msg = cars['error_msg']
strover += ' 错误：\n {} \n '.format(error_msg)
self.label_3.setText(strover)
# 10获取logo信息
def get_logo(self, access_token):
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/logo"
# 二进制方式打开图片文件
f = self.get_file_content(self.download_path[0])
img = base64.b64encode(f)
params = {"custom_lib": False, "image": img}
params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read()
if content:
logos = json.loads(content)
strover = '识别结果：\n'
try:
i = 1
for logo in logos['result']:
strover += '{} Logo名称：{} \n'.format(i, logo['name'])
i += 1
except BaseException:
error_msg = logos['error_msg']
strover += ' 错误：\n {} \n '.format(error_msg)
self.label_3.setText(strover)
# 读取图片
def get_file_content(self, filePath):
with open(filePath, 'rb') as fp:
return fp.read()
# 程序主方法
if __name__ == '__main__':
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
MainWindow = QtWidgets.QMainWindow()
# 初始化窗体
ui = Ui_Form()
# 调用创建窗体方法
ui.setupUi(MainWindow)
# 显示窗体
MainWindow.show()
sys.exit(app.exec_())🍅✌**感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！**🍅✌
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