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python opencv实现信用卡的数字识别

2019年11月30日 作者：mind_programmonkey原文

本项目利用python以及opencv实现信用卡的数字识别

前期准备

  • 导入工具包
  • 定义功能函数

模板图像处理

  • 读取模板图像 cv2.imread(img)
  • 灰度化处理 cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  • 二值化 cv2.threshold()
  • 轮廓 - 轮廓

信用卡图像处理

  • 读取信用卡图像 cv2.imread(img)
  • 灰度化处理 cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  • 礼帽处理 cv2.morphologyEx(gray,cv2.MORPH_TOPHAT,rectKernel)
  • Sobel边缘检测 cv2.Sobel(tophat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ksize=-1)
  • 闭操作 cv2.morphologyEx(gradX, cv2.MORPH_CLOSE, rectKernel)
  • 计算轮廓 cv2.findContours
  • 模板检测 cv2.matchTemplate(roi, digitROI,cv2.TM_CCOEFF)

原始数据展示

结果展示

模板图像转灰度图像

# 转灰度图
ref = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show("ref",ref)
plt.imshow(ref)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x2b2e25d9e48>

计算轮廓

#cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图）,cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE只保留终点坐标
#返回的list中每个元素都是图像中的一个轮廓
# 在二值化后的图像中计算轮廓
refCnts,hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 在原图上画出轮廓
cv2.drawContours(img,refCnts,-1,(0,0,255),3)
cv_show("img",img)
plt.imshow(img)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x2b2e256f908>

对图像进行预处理操作

# 先对图像进行resize操作
image = resize(image,width=300)
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show("gray",gray)
plt.imshow(gray)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x2b2e255d828>

用Sobel算子边缘检测

gradX = cv2.Sobel(tophat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ksize=-1)
gradX = np.absolute(gradX)
(minVal, maxVal) = (np.min(gradX), np.max(gradX))
gradX = (255 * ((gradX - minVal) / (maxVal - minVal)))
gradX = gradX.astype("uint8")
print (np.array(gradX).shape)
cv_show("gradX",gradX)
plt.imshow(gradX)
(189, 300)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x2b2e0797400>

#THRESH_OTSU会自动寻找合适的阈值，适合双峰，需把阈值参数设置为0
thresh = cv2.threshold(gradX, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1] 
cv_show("thresh",thresh)
plt.imshow(thresh)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x2b2e24a0dd8>

计算轮廓

threshCnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = threshCnts
cur_img = image.copy()
cv2.drawContours(cur_img,cnts,-1,(0,0,255),3) 
cv_show("img",cur_img)
plt.imshow(cur_img)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x2b2eb17c780>

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持来客网。

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