opencv信用卡卡号检测

2023-10-28 14:10
文章标签 opencv 检测 信用卡 卡号

本文主要是介绍opencv信用卡卡号检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

  • 导入必要的包
import os
os.chdir("E:/code/opencv计算机视觉实战/template-matching-ocr/")
from imutils import contours
import numpy as np
import cv2
import myutils
  • 指定模板图和信用卡图的地址
card_default="./images/credit_card_01.png"
template_default="./images/ocr_a_reference.png"
  • 读取模板图并转为二值图
# 绘图展示
def cv_show(name,img):cv2.imshow(name, img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
# 读取一个模板图像
img = cv2.imread(template_default)
cv_show('img',img)
# 灰度图
ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show('ref',ref)
# 二值图像
ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
cv_show('ref',ref)

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  • 计算模板的轮廓
    findContours()方法返回找到的轮廓坐标,drawContours()在原图上绘制轮廓
    注意传参时要把原图深拷贝ref.copy()，否则会将原图修改
refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#绘制模板的轮廓
cv2.drawContours(img,refCnts,-1,(0,0,255),3) 
cv_show('img',img)

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  • 返回0-9排序好的模板轮廓
    此时，求出的轮廓不一定是0-9排好序的，为了后续匹配需要对轮廓进行排序
#排序方法  从左到右排序
def sort_contours(cnts, method="left-to-right"):reverse = Falsei = 0boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的外接矩形，把找到的轮廓包起来x,y,h,w#用外接矩形的左上角横坐标排序即0-9(cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))#返回排好序的轮廓return cnts, boundingBoxes

#返回0-9排序好的模板轮廓
refCnts = myutils.sort_contours(refCnts)[0] #排序，从左到右
digits = {}
# 遍历每一个轮廓，将轮廓的外接矩形抠出来resize成合适大小存到字典中
for (i, c) in enumerate(refCnts):# 计算外接矩形并且resize成合适大小(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)roi = ref[y:y + h, x:x + w]   #从原图取出该轮廓的区域roi = cv2.resize(roi, (57, 88))# 每一个数字对应每一个模板digits[i] = roi

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如图为数字8对应的模板

  • 读取信用卡图像并转为灰度图，resize成合适大小
def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):dim = None(h, w) = image.shape[:2]if width is None and height is None:return imageif width is None:r = height / float(h)dim = (int(w * r), height)else:r = width / float(w)dim = (width, int(h * r))resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter)return resized#读取输入图像，预处理
image = cv2.imread(card_default)
cv_show('image',image)
image = myutils.resize(image, width=300)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show('gray',gray)

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  • 对灰度图进行顶帽操作，突出较亮的数字部分
# 初始化卷积核
rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 3))
#顶帽操作，突出更明亮的区域 ,用自定义的适合卡号数字大小的卷积核
tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel) 
cv_show('tophat',tophat)

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  • 用索贝尔算子求X方向的梯度
#索贝尔算子求X方向梯度
gradX = cv2.Sobel(tophat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, #ksize=-1相当于用3*3的ksize=-1)
#将负梯度转为绝对值
gradX = np.absolute(gradX)
#将梯度值最大最小值归一化后再*255复原
(minVal, maxVal) = (np.min(gradX), np.max(gradX))
gradX = (255 * ((gradX - minVal) / (maxVal - minVal)))
#转为无符号8位整型
gradX = gradX.astype("uint8")
#显示X方向的梯度图
cv_show('gradX',gradX)

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  • 使用闭操作将数字连接在一起
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  • 再进行一次闭操作
#再来一个闭操作
sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel) #再来一个闭操作
cv_show('thresh',thresh)

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# 计算信用卡数字轮廓
threshCnts, _ = 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)

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  • 筛选是信用卡数字的轮廓
locs = []  #用来保存是卡号数字的轮廓
# 遍历轮廓
for (i, c) in enumerate(cnts):# 计算轮廓的外接矩形(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)#计算轮廓的宽高比ar = w / float(h)# 选择合适的区域，根据实际任务来，这里的基本都是四个数字一组if ar > 2.5 and ar < 4.0:if (w > 40 and w < 55) and (h > 10 and h < 20):#符合轮廓的留下来locs.append((x, y, w, h))
# 将符合的轮廓从左到右排序（按照轮廓的x坐标）
locs = sorted(locs, key=lambda x:x[0])
  • 遍历轮廓中的数字与模板进行匹配
output = []  #保存结果
# 遍历每一个轮廓中的数字
for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):# initialize the list of group digitsgroupOutput = []  #保存这组轮廓的数字# 根据坐标提取每一组卡号轮廓且往外扩展5个像素group = gray[gY - 5:gY + gH + 5, gX - 5:gX + gW + 5]cv_show('group',group) #可视化这组卡号# 二值化预处理  自适应阈值group = cv2.threshold(group, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]cv_show('group',group)  #可视化二值化后的这组卡号# 计算每一组4个数值的轮廓digitCnts, _ = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#对4个数值的轮廓从左到右排序digitCnts = sort_contours(digitCnts)[0]# 计算每一组中的每一个数值for c in digitCnts:# 找到当前数值的轮廓求外接矩形，resize成合适的的大小(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)roi = group[y:y + h, x:x + w]roi = cv2.resize(roi, (57, 88))cv_show('roi',roi)  #可视化该数值# 计算匹配得分scores = []# 在模板中计算每一个得分for (digit, digitROI) in digits.items():# 模板匹配   计算相关系数result = cv2.matchTemplate(roi, digitROI,cv2.TM_CCOEFF)#返回最大的相关系数(_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)scores.append(score)  #将得分保存在列表# 得到最合适的数字   最大的分的下标即为匹配出的数字保存到该组卡号列表中groupOutput.append(str(np.argmax(scores)))# 画出来cv2.rectangle(image, (gX - 5, gY - 5),(gX + gW + 5, gY + gH + 5), (0, 0, 255), 1)cv2.putText(image, "".join(groupOutput), (gX, gY - 15),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, (0, 0, 255), 2)# 得到结果output.extend(groupOutput)
cv_show("img",image)
print(output)

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这篇关于opencv信用卡卡号检测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/293737。

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