Opencv-项目实战：信用卡数字识别

本篇博客的学习视频： 基于python的Opencv项目实战-09项目实战-信用卡数字识别

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实现与分析

• 信用卡
  

输出序列：4000 1234 5678 9010

• 如何实现？

使用模板匹配

要选择合适的模板，例如上图中的两幅图中的8的模样要是相同的，6、1等数字都要相同才可以称作一个模板。

• 现在有模板了，那如何单独拿出模板中的数字呢？

轮廓检测

具体步骤：

1. 对模板和输入图像进行轮廓检测，一般得到两个轮廓：外轮廓、内轮廓。本项目选择外轮廓。
2. 得到轮廓之后需要得到当前检测的轮廓的外接矩形。（模板和输入图像都需要）
3. 使用信用卡中的数字对模板中的数字进行for循环（10次：一共10个数字），匹配过程中需要resize（保证外接矩形大小相同）。
4. 需要过滤信用卡中的不符合数字的轮廓

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一、代码步骤解析

• 项目源码

关于这个项目的源码网络上有很多，在此给大家一个链接：python OpenCV 信用卡数字识别

• 步骤详细解析

我的步骤和别人的步骤不同，我是将所有代码写在一个文件，具体看代码中的调用就会发现

import cv2
import numpy as np

# 对轮廓进行排序
def sort_contours(cnts, method="left-to-right"):
    reverse = False  # 正序排列
    i = 0
 
    if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top":
        reverse = True # 倒叙排列
 
    if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top":
        i = 1
    
    #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w
    boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts]
#     print(boundingBoxes)
    (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),
                                        key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))
    print('i=',i)
    return cnts,boundingBoxes

zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))

• 这句代码有疑问的看这篇文章：python-zip()函数、lambda、map的单独与结合使用
  这篇文章也是我写的，因为我第一次看到这句代码时也是不懂得，自己就查资料总结在一起

# 重新调整大小
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 image
    if 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

# 显示图像 -写成了方法
def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name,img)
    # cv2.imshow()方法一定要和下面两条代码一起使用
    cv2.waitKey(0)
    cv2