JavaOpencv实现答题卡扫描银行卡号码截取

项目中需要用到opencv，先了解后做仿照别人做了两个关于java Opencv 答题卡扫描银行卡号码截取的小程序。

Opencv的安装下载，就不多介绍，主要是贴代码，希望大家能多多指教。

答题卡代码如下

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;import java.util.*;import static org.opencv.core.CvType.CV_8U;
import static org.opencv.imgproc.Imgproc.MORPH_RECT;/*** @author  lsw* @email lsw_demail@163.com*/
public class OpenCv {static {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);}public static void main(String []args) {String sheet = "D://A4.jpg";//A4 二值化膨胀后生成的图片路径String results = "E://result.jpg";String msg = rowsAndCols(sheet, results);System.out.println(msg);}public static void Canny(String oriImg, String dstImg, int threshold) {//装载图片Mat img = Imgcodecs.imread(oriImg);Mat srcImage2 = new Mat();Mat srcImage3 = new Mat();Mat srcImage4 = new Mat();Mat srcImage5 = new Mat();//图片变成灰度图片Imgproc.cvtColor(img, srcImage2, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);//图片二值化Imgproc.adaptiveThreshold(srcImage2, srcImage3, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY_INV, 255, 1);//确定腐蚀和膨胀核的大小Mat element = Imgproc.getStructuringElement(MORPH_RECT, new Size(1, 6));//腐蚀操作Imgproc.erode(srcImage3, srcImage4, element);//膨胀操作Imgproc.dilate(srcImage4, srcImage5, element);//Imgcodecs.imwrite("E:/picpool/card/enresults.jpg", srcImage4);//确定每张答题卡的ROI区域Mat imag_ch1 = srcImage4.submat(new Rect(200, 1065, 1930, 2210));//识别所有轮廓Vector<MatOfPoint> chapter1 = new Vector<>();Imgproc.findContours(imag_ch1, chapter1, new Mat(), 2, 3);Mat result = new Mat(imag_ch1.size(), CV_8U, new Scalar(255));Imgproc.drawContours(result, chapter1, -1, new Scalar(0), 2);Imgcodecs.imwrite("E://result.jpg", result);//new一个 矩形集合 用来装 轮廓List<RectComp> RectCompList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < chapter1.size(); i++) {Rect rm = Imgproc.boundingRect(chapter1.get(i));RectComp ti = new RectComp(rm);//把轮廓宽度区间在 50 - 80 范围内的轮廓装进矩形集合if (ti.rm.width > 60 && ti.rm.width < 85) {RectCompList.add(ti);}}//new一个 map 用来存储答题卡上填的答案 (A\B\C\D)TreeMap<Integer, String> listenAnswer = new TreeMap<>();//按 X轴 对listenAnswer进行排序RectCompList.sort((o1, o2) -> {if (o1.rm.x > o2.rm.x) {return 1;}if (o1.rm.x == o2.rm.x) {return 0;}if (o1.rm.x < o2.rm.x) {return -1;}return -1;});/*如果精度高，可以通过像素计算for (RectComp rc : RectCompList) {int x = RectCompList.get(t).getRm().x - 16;int y = RectCompList.get(t).getRm().y - 94;//计算x轴上的分割 如果超过5题，那么还会有一个大分割int xSplit = x/85 /5;//因为第一题 x=21 计算机中题目从0开始算，现实是从1开始 所以+1int xTitleNum = x/85 + 1;//由于精度问题  x轴会慢慢递减  递减到上一个答案去 如果不跨过两个答案以上，都没问题  如果答题卡x轴40题左右 会出问题if(x%85>20){System.out.println("x轴递减程度" + x%85);xTitleNum++;}xTitleNum = xTitleNum - xSplit;System.out.println(xTitleNum);}*///根据 Y轴 确定被选择答案 (A\B\C\D)for (RectComp rc : RectCompList) {for (int h = 0; h < 7; h++) {if ((rc.rm.contains(new Point(rc.rm.x + 20, 115 + (320 * h))))) {for (int w = 0; w < 4; w++) {if (rc.rm.contains(new Point(55 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(1 + (20 * h) + (5 * w), "A");} else if (rc.rm.contains(new Point(135 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(2 + (20 * h) + (5 * w), "A");} else if (rc.rm.contains(new Point(215 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(3 + (20 * h) + (5 * w), "A");} else if (rc.rm.contains(new Point(300 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(4 + (20 * h) + (5 * w), "A");} else if (rc.rm.contains(new Point(380 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(5 + (20 * h) + (5 * w), "A");}}} else if ((rc.rm.contains(new Point(rc.rm.x + 20, 165 + (320 * h))))) {for (int w = 0; w < 4; w++) {if (rc.rm.contains(new Point(55 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(1 + (20 * h) + (5 * w), "B");} else if (rc.rm.contains(new Point(135 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(2 + (20 * h) + (5 * w), "B");} else if (rc.rm.contains(new Point(215 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(3 + (20 * h) + (5 * w), "B");} else if (rc.rm.contains(new Point(300 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(4 + (20 * h) + (5 * w), "B");} else if (rc.rm.contains(new Point(380 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(5 + (20 * h) + (5 * w), "B");}}} else if ((rc.rm.contains(new Point(rc.rm.x + 20, 220 + (320 * h))))) {for (int w = 0; w < 4; w++) {if (rc.rm.contains(new Point(55 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(1 + (20 * h) + (5 * w), "C");} else if (rc.rm.contains(new Point(135 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(2 + (20 * h) + (5 * w), "C");} else if (rc.rm.contains(new Point(215 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(3 + (20 * h) + (5 * w), "C");} else if (rc.rm.contains(new Point(300 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(4 + (20 * h) + (5 * w), "C");} else if (rc.rm.contains(new Point(380 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(5 + (20 * h) + (5 * w), "C");}}} else if ((rc.rm.contains(new Point(rc.rm.x + 20, 275 + (320 * h))))) {for (int w = 0; w < 4; w++) {if (rc.rm.contains(new Point(55 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(1 + (20 * h) + (5 * w), "D");} else if (rc.rm.contains(new Point(135 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(2 + (20 * h) + (5 * w), "D");} else if (rc.rm.contains(new Point(215 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(3 + (20 * h) + (5 * w), "D");} else if (rc.rm.contains(new Point(300 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(4 + (20 * h) + (5 * w), "D");} else if (rc.rm.contains(new Point(380 + (500 * w), rc.rm.y))) {listenAnswer.put(5 + (20 * h) + (5 * w), "D");}}}}}Iterator iter = listenAnswer.entrySet().iterator();while (iter.hasNext()) {Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next();Object key = entry.getKey();Object val = entry.getValue();System.out.println("第" + key + "题,分数:" + val);}}public static String rowsAndCols(String oriImg, String dstImg) {String msg = "";Canny(oriImg, dstImg, 50);Mat mat = Imgcodecs.imread(dstImg);msg += "\n行数:" + mat.rows();msg += "\n列数:" + mat.cols();msg += "\nheight:" + mat.height();msg += "\nwidth:" + mat.width();msg += "\nelemSide:" + mat.elemSize();//CvType contourSeq = null;return msg;}
}

核心代码如上图：还有另外一个类，也很简单我就不贴出来了，大家可以去我的github上面找得到通过核心代码就能理解出大概的思路。

github地址 : https://github.com/shiwenlin/opencv

银行卡也很简单最后是也在github上项目中截取到银行卡的图片，我们也可以用别的插件转成数字，

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