uni-app 急需H5端身份证银行卡识别

急需H5端，身份证、银行卡识别

phonegap100 1楼•8 天前

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songsunli 2楼•8 天前

在uni-app中实现H5端的身份证和银行卡识别功能，通常需要借助第三方OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）服务。以下是一个简单的示例，展示了如何在uni-app中集成百度OCR服务进行身份证和银行卡识别。

1. 准备工作

首先，你需要在百度AI开放平台申请OCR服务，并获取API Key和Secret Key。然后，创建一个应用，获取AppID和API Key。

2. 安装依赖

在uni-app项目中，你可能需要引入一些库来处理HTTP请求和图片上传。这里假设你使用axios进行HTTP请求，使用uni.uploadFile上传图片。

3. 代码实现

3.1 引入axios

如果你还没有安装axios，可以通过npm安装（虽然uni-app通常不直接使用npm，但你可以在HBuilderX中配置或使用其他方式引入）：

npm install axios

然后在页面中引入axios：

const axios = require('axios');

3.2 上传图片并调用OCR API

以下是一个简单的示例代码，展示如何选择图片、上传图片并调用百度OCR API进行识别：

// 选择图片
uni.chooseImage({
    count: 1,
    success: (res) => {
        const filePath = res.tempFilePaths[0];

        // 上传图片到服务器（这里假设你有自己的服务器处理图片上传，或者直接使用百度OCR的base64上传方式）
        uni.uploadFile({
            url: '你的服务器上传接口', // 或者直接使用百度OCR的API地址，并修改请求方式为POST
            filePath: filePath,
            name: 'file',
            success: (uploadRes) => {
                const imageBase64 = uploadRes.data; // 假设服务器返回的是base64编码的图片数据，实际情况可能不同

                // 调用百度OCR API
                axios.post('https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/idcard', {
                    image: imageBase64, // 注意：这里需要处理成百度OCR API接受的格式，可能是base64或者URL
                    id_card_side: 'front' // 或 'back'
                }, {
                    headers: {
                        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
                    },
                    params: {
                        access_token: '你的百度OCR Access Token'
                    },
                    transformRequest: [(data, headers) => {
                        let params = [];
                        for (let key in data) {
                            if (data.hasOwnProperty(key)) {
                                params.push(encodeURIComponent(key) + '=' + encodeURIComponent(data[key]));
                            }
                        }
                        return params.join('&');
                    }]
                }).then(response => {
                    console.log('OCR识别结果:', response.data);
                }).catch(error => {
                    console.error('OCR调用失败:', error);
                });
            }
        });
    }
});