基于OpenCV的银行卡号识别系统实现（三）-----输入图像的处理+代码实现

一、前言

随着移动互联的发展，商业移动应用越来越多，这些商业移动应用很多涉及到个人银行卡账户的绑定，实际测试中手动输入16—19位银行卡号码，速度慢，易出错，用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入银行卡号的速度和准确性准备自己动手实现一个银行卡号识别系统，这样便可自动识别银行卡号。
书接上文，上文提到如何对模板图像进行处理，本文继续讲解对输入图像如何处理以及具体的代码实现，代码我会给出相应的注释，以便大家能够看懂，希望大家学习愉快，在评论区多多互动，如果能点赞支持就更好了！首先在这里简单说一下银行卡号识别的思路。

模板图像的处理算法
读取图像->灰度图->二值图->找到所有数字的外轮廓->画出轮廓->对轮廓进行排序->将单个数字制成一个模板

二、输入图像的处理流程

输入图像的处理算法
读取输入图像->调整图片size->转换为灰度图->进行礼帽操作，突出明亮的区域->Sobel算子进行边缘检测->进行闭操作，以便数字区域可以连成一篇区域->转换为二值图->继续一个闭操作，进一步让数字连成一片区域->找到所有符合要求的轮廓->对筛选得到的轮廓进行排序->遍历每个区域的各个数字->利用模板匹配法进行匹配，输出银行卡号！

三、代码实现

# 初始化卷积核
rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 3))
sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))#读取输入图像，预处理
image = cv2.imread(args["image"])
cv_show('image',image) # 展示输入图像# 调整图像的size
image = myutils.resize(image, width=300)# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show('gray', gray)#礼帽操作，突出更明亮的区域  TODO：什么是礼帽操作
tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel)
cv_show('tophat', tophat)'''利用Sobel算子进行边缘检测:return 返回输入图像的梯度图
'''
gradX = cv2.Sobel(tophat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, #ksize=-1相当于用3*3的ksize=-1)gradX = np.absolute(gradX)  # 获得gradX的绝对值
(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)#通过闭操作（先膨胀，再腐蚀）将数字连在一起
gradX = cv2.morphologyEx(gradX, cv2.MORPH_CLOSE, rectKernel)
cv_show('gradX', gradX)#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)#再来一个闭操作
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel) #再来一个闭操作
cv_show('thresh', thresh)# 计算轮廓
# thresh_, threshCnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,  cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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)locs = []
# 遍历轮廓
for (i, c) in enumerate(cnts):# 计算矩形(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)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):#符合的留下来locs.append((x, y, w, h))# 将符合的轮廓从左到右排序
locs = sorted(locs, key=lambda x:x[0])
output = []# 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 = []# 根据坐标提取每一个组group = gray[gY - 5:gY + gH + 5, gX - 5:gX + gW + 5]cv_show('group',group)# 预处理group = cv2.threshold(group, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]cv_show('group',group)# 计算每一组的轮廓# group_,digitCnts,hierarchy = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)digitCnts,hierarchy = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)digitCnts = contours.sort_contours(digitCnts, method="left-to-right")[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，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)# 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result = cv2.matchTemplate(roi, digitROI,cv2.TM_CCOEFF)(_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)scores.append(score)# 得到最合适的数字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)# 打印结果
print("Credit Card Type: {}".format(FIRST_NUMBER[output[0]]))
print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

四、实验结果

输入图像
转为灰度图
礼帽操作，突出更明亮的区域
Sobel算子边缘检测
闭操作
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，然后再来一个闭操作
找到并画出轮廓
识别结果

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