OCR实践：利用OpenCV识别银行卡号

人工智能

2023-12-09 18:37:57

前言

图像识别技术在现代社会中扮演着举足轻重的角色，特别是光学字符识别（OCR）在文档处理和数字身份验证领域有着广泛的应用。本文将着重介绍如何利用OpenCV，一种功能强大的计算机视觉库，来识别银行卡上的数字。

方法

识别银行卡号的总体流程如下：

预处理： 对图像进行灰度化、阈值化和降噪处理，以增强图像质量。
轮廓检测： 识别图像中与数字相对应的轮廓。
模板匹配： 利用预定义的数字模板与轮廓进行匹配，确定每个数字的身份。

预处理

图像预处理是至关重要的，它可以去除图像中的杂质和干扰，使后续的处理更为准确。灰度化将图像转换为灰度图像，阈值化将图像二值化，降噪滤波器可以平滑图像并去除噪声。

轮廓检测

轮廓检测将图像中相邻的像素点连接起来，形成封闭的形状。使用OpenCV的findContours函数可以有效地检测图像中的轮廓。

模板匹配

模板匹配是将预定义的数字模板与轮廓进行对比，以确定轮廓所对应的数字。OpenCV提供了matchTemplate函数，它支持多种匹配方法，例如相关系数法。

代码实现

使用OpenCV实现银行卡号识别代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取银行卡图像
img = cv2.imread("bank_card.jpg")

# 预处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(thresh, None, 10, 7, 21)

# 轮廓检测
cnts = cv2.findContours(denoised.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

# 创建数字模板
digits = cv2.imread("digits.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
digits = digits.reshape((10, 28, 28))

# 模板匹配
card_number = ""
for cnt in cnts:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    roi = thresh[y:y+h, x:x+w]
    scores = cv2.matchTemplate(roi, digits, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    score, digit = np.max(scores), np.argmax(scores)
    if score > 0.9:
        card_number += str(digit)

# 输出识别结果
print("识别出的银行卡号：", card_number)