可识别身份证上所有信息：姓名，性别，民族，出生日期，住址，身份证号码。提供Docker镜像部署方式 #2018/8/21 更新，应该较大提升了准确率
本项目在Ubuntu 16.04基于tesseract 3.04，OpenCV2进行开发
apt依赖安装：
sudo apt install tesseract-ocr=3.04.01-4 tesseract-ocr-chi-sim python python-tk python-pip libsm6 libxext6
Python依赖安装：
sudo pip install Pillow==5.0.0 numpy==1.14.1 opencv-contrib-python==3.4.0.12 pytesseract==0.2.0 matplotlib==2.1.2
tessdata配置：
sudo cp tessdata/* /usr/share/tesseract-ocr/tessdata
识别本地图片
import idcard_recognize;print idcard_recognize.process('testimages/3.jpg')
http_server远程接收图片
import idcard_recognize; idcard_recognize.http_server()
默认监听端口为8080
Docker运行http_server:
docker pull raymondwong/idcardocr;docker run -d -p 8080:8080 raymondwong/idcardocr测试:
使用curl向服务器发送图片:
curl --request POST \ --url http://127.0.0.1:8080 \ --header 'content-type: multipart/form-data; boundary=----WebKitFormBoundary7MA4YWxkTrZu0gW' \ --form 'pic=@./testimages/3.jpg'
使用Postman：
平台： I5 6500 8gx2 Ubuntu 16.04
处理单张图片时间在4秒左右（单张图片只能使用单核心）
处理4张图片时间也是4秒左右（4核心）
关于OPENCL: 开启并不会使单张图片处理速度加快，但是能让你在同时间处理更多图片（譬如I5 6500每秒能处理4张图片，开启OPENCL后每秒能处理6张图片）
开启OPENCL： 默认关闭，可以自行修改idcard_recognize.http_server中的cv2.ocl.setUseOpenCL(False)开启