本文将使用Python+OpenCV实现模板匹配算法,以自动识别卡的类型和以及16位卡号数字,通过实例代码给大家介绍的非常详细,需要的朋友参考下吧
目录
1. 效果图
2. 原理
2.1 OCR-A字体
2.2 检测过程步骤
2.3 优化
3. 源代码
这篇博客将介绍如何通过OpenCV和Python使用模板匹配执行光学字符识别(OCR)。具体来说,将使用Python+OpenCV实现模板匹配算法,以自动识别卡的类型和以及16位卡号数字。
在比较数字时,模板匹配是一种非常快速的方法。
为此将图像处理管道分为4个步骤:
通过各种图像处理技术检测信用卡上四组四个数字,包括形态学操作、阈值和轮廓提取。
从四个分组中提取每个单独的数字,得到16个需要分类的数字。
将模板匹配应用于每个数字,将其与OCR-A字体进行比较,以获得数字分类。
检查信用卡号的第一位数字以确定发卡公司。
在对信用卡OCR系统进行评估后,发现如果发卡信用卡公司使用OCR-A字体作为数字,该系统的准确率为100%。 优化可以考虑在野外采集信用卡的真实图像,并训练机器学习模型(通过标准特征提取或训练或卷积神经网络),以进一步提高此系统的准确性。
1. 效果图
首先了解一下卡的组成:
OCR-A 参考字体识别如下:原始图 VS 灰度图 VS 阈值化图 VS 轮廓每个数字提取图:
灰度图:忽略颜色对轮廓提取的影响
阈值化图:使得轮廓在前景白色,背景黑色便于轮廓提取。
轮廓提取图:提取每个数字ROI并记录,方便后续对比卡片中的区域以识别出对应的数字。
以下卡号均是演示卡,
正确的识别卡的类型和卡号,效果图1:
识别过程1――原图 VS 灰度图 VS 白帽图 VS 梯度图如下:
灰度图:忽略色彩影响
白帽图:从较暗的背景中提取较亮的区域
梯度图:计算Schaar梯度图,便于了解图像的色彩分配及提取;
识别过程2――形态学闭合图 VS 二值化图1 VS 阈值化图2 如下:
形态学闭合图:矩形框形态学闭合操作,以帮助闭合信用卡数字之间的小的缝隙
二值化图:以便于提取
阈值化图:方形框形态学闭合操作,以二次帮助闭合信用卡数字区域之间的缝隙
识别过程3――轮廓过滤图 VS 提取最终效果图 如下:
轮廓过滤图:根据面积及纵横比,只保留卡片中的卡号区
最终效果图:提取4组4数字每一个组,然后对每一个组中的4个数字进行截取ROI并识别,并与之前存储的数字ROI进行模板匹配,选取匹配值最高的作为最终结果。
2. 原理
2.1 OCR-A字体
OCR-A字体,是一种专门用于辅助光学字符识别算法的字体。
主要分为:
检测图像中信用卡的位置;本地化信用卡上的四组四位数字;应用OCR识别信用卡上的16位数字;识别信用卡的类型。
Tesseract库在某些情况无法正确识别数字(这可能是因为Tesseract未接受信用卡示例字体培训)。
2.2 检测过程步骤
在字典中存储卡类型映射关系(卡号的第一位数字代表卡类型)。获取参考图像并提取数字。将数字模板存储在字典中。本地化四个信用卡号组,每个组有四位数字(总共16位)。提取要“匹配”的数字。对每个数字执行模板匹配,将每个单独的ROI与每个数字模板0-9进行比较,同时存储每个尝试匹配的分数。查找每个候选数字的最高分数,并构建一个名为“输出”的列表。其中包含信用卡号。将信用卡号和信用卡类型输出到终端,并将输出图像显示到屏幕上。
2.3 优化
使用OpenCV和Python匹配OCR脚本的模板在100%的时间内正确识别了16位数字中的每一位。然而在将OCR图像应用于真实的信用卡图像时,考虑到照明条件、视角和其他一般噪音的变化,可能需要采取更面向机器学习的方法。
3. 源代码
# 信用卡类型及卡号OCR系统 # USAGE # python ocr_template_match.py --reference images/ocr_a_reference.png --image images/credit_card_05.png import argparse import cv2 import imutils import numpy as np # 导入必要的包 from imutils import contours # 构建命令行参数及解析 # --image 必须 要进行OCR的输入图像 # --reference 必须 参考OCR-A图像 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image") ap.add_argument("-r", "--reference", required=True, help="path to reference OCR-A image") args = vars(ap.parse_args()) # 定义一个字典(映射信用卡第一位数字和信用卡类型的编号) FIRST_NUMBER = { "3": "American Express", "4": "Visa", "5": "MasterCard", "6": "Discover Card" } # 从磁盘加载参考OCR-A图像,转换为灰度图,阈值化图像以显示为白色前景和黑色背景 # 并反转图像 # and invert it, such that the digits appear as *white* on a *black* ref_origin = cv2.imread(args["reference"]) cv2.imshow("ref_origin", ref_origin) ref = ref_origin.copy() ref = cv2.cvtColor(ref, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("ref_gray", ref) ref = cv2.threshold(ref, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] cv2.imshow("ref_threshhold", ref) cv2.waitKey(0) # 寻找OCR-A图像中的轮廓(数字的外轮廓线) # 并从左到右排序轮廓,初始化一个字典来存储数字ROI refCnts = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print('findContours: ', len(refCnts)) refCnts = imutils.grab_contours(refCnts) refCnts = contours.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0] digits = {} # 遍历OCR-A轮廓 for (i, c) in enumerate(refCnts): # 计算数字的边界框,提取它,缩放到固定的大小 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(ref_origin, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) roi = ref[y:y + h, x:x + w] roi = cv2.resize(roi, (57, 88)) # 更新数字字典,数字匹配ROI digits[i] = roi cv2.imshow("ref and digits", ref_origin) cv2.上一篇:女神相册密码忘记了 我只用Python写了20行代码下一篇:Python的内置数据类型中的数字 热门搜索:
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