要自动提取身份证照片中的信息，可以使用一些图像处理和识别技术。以下是一个基本的工作流程：
1. 首先，你需要一个身份证照片的样本，用于训练和测试你的算法。
2. 然后，使用图像处理库（例如 OpenCV 或 TensorFlow）将身份证照片转换为灰度图像，以便更容易地识别文本和数字。
3. 使用 OCR（光学字符识别）技术识别照片中的文本和数字。OCR 技术可以将图像中的文本和数字转换为可读的文本格式。
4. 对于识别出的文本和数字，使用正则表达式或其他方法提取出生日期和性别信息。例如，身份证号码中的前 6 位数字表示出生地区，接下来的 8 位数字表示出生日期，第 17 位数字表示性别（奇数为男性，偶数为女性）。
5. 最后，将提取到的信息存储在表格或数据库中，以便进一步处理和分析。
需要注意的是，自动提取身份证信息可能会受到照片质量、拍摄角度、光线等因素的影响，因此识别率可能不够高。为了提高识别率，你可以使用更高级的技术，例如深度学习模型，或者手动校验和核对提取到的信息。
拍照身份证自动提取信息通常需要使用计算机视觉和光学字符识别（OCR）技术。以下是一般的步骤：
1. 手机或摄像头拍摄身份证照片：将身份证摆放在一个光线良好的环境中，确保照片清晰可见。
2. 图像预处理：对照片进行预处理，包括去除背景噪声、图像增强和调整对比度等。
3. 身份证检测与识别：通过计算机视觉算法，识别照片中的身份证位置并进行裁剪。
4. 文字提取与OCR：对裁剪后的身份证图像进行文字提取，即使用OCR技术提取身份证上的文字信息。
5. 信息解析与提取：对提取的文字进行解析，提取出身份证上的各个字段信息，如姓名、性别、民族、住址、身份证号码等。
6. 数据处理与验证：对提取的信息进行处理和验证，包括格式检查、长度检查和校验和等。
7. 结果输出：将提取的信息以结构化的形式输出，可以是文本、数据库记录或API调用等，以便后续应用程序进行处理。
需要注意的是，身份证拍照自动提取信息的准确性会受到多种因素的影响，如照片质量、光线条件、OCR算法的准确性等。因此，在实际应用中，可能需要进一步的人工审核和修正。
