无故有时

只好以 setTimeout && clearTimeout 代替二者了.

已改为： - 初步筛选 + 识别 + 正则区分； - 正则已完成 “身份证” & ”护照“ 的号码筛选，其他内容因中文语言包过大，暂未考虑； 新计划： - 引入 [Baidu OCR](http://ai.baidu.com/docs#OCR)，允许二者切换识别；

识别率依赖图像处理和样本训练。 我当时查着资料写好了基本的逻辑，但图像处理方面确实没什么经验，只做到了简单处理识别出身份证号码。相对而言，那些大公司现成的产品，识别效果上更好，也更全面。

README 中有两篇参考文章。 主要思路是： 1. 对图像进行处理，让一段文字像墨水一样染成一片区域； 2. 根据这些区域的特征(eg:长宽比、坐标)，判断分别对应什么信息； 3. 按坐标切出目标区域，拿去识别想要的结果； 当时有去对比：图像处理结果显然不如大公司提供的 api 处理的清晰，研究如何处理图像可能有助于你得到更满意的结果吧。另外用图像中文字对应的字体素材去训练，也能优化识别结果。

Cmd/Ctrl + 点击，新窗口打开如何？ 这样编辑过程需要参考其他笔记时，就会方便多了。

`Creating an image format with an unknown type is an error` 同样遇到这个提示，但可以正常识别。 我想楼上这位朋友关于识别结果的问题，应该不是这句错误所致。 成功回调却无结果，我更容易怀疑的是，轮廓是否取对了？ 取得原始图片，灰度，二值，腐蚀，这些步骤都比较不容易出现意外， 唯独在匹配轮廓时，取错的可能性比较大，不如断点查一下取出的目标轮廓坐标宽高？ 甚至于直接把目标区域切割，转回图片显示出来？ 另附自己的检查做法： 我在仿写的 demo 中将二值图、腐蚀图、目标轮廓图，识别结果，全部回调显示， 此时就可以很方便的看到过程图字迹是否清晰，轮廓图是否断开或过渡相连，目标轮廓是否取对。 然后，再看结果是否识别成功，也容易找到参数需要如何调整。 关于证件号码之外的区域的识别，暂时试过同样用规则去匹配轮廓 和 根据证件号码的相对坐标去切割区域，正确率都比较低， 由于拍摄手法的不确定性，反光、阴影等问题，规则很难匹配准确，坐标也会出现不小的偏差，暂时还没想到更好的方法，如有思路，期待告知。 最后，感谢gaofengtan~