基于openCV的项目实战1:信用卡数字识别

本文介绍了如何使用OpenCV进行信用卡数字识别,主要方法是模板匹配。首先,通过轮廓检测和预处理从图像中提取数字,然后进行模板匹配。文章还涉及到在Python中使用argparse模块处理命令行参数,以及在PyCharm中调试时如何传递参数。最后,解释了轮廓排序的关键代码逻辑,并提供了项目源代码链接。

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目的:识别信用卡卡号; 

方法:基于模板匹配;

 模板匹配思想:拿4和左边模板进行一一匹配,算一下平方项的差异,恰好4和左边模板中的4差异最小,所以就知道当前的数字是4;

具体步骤:

第一步:找到与你当前非常接近的一个模板;

第二步:把模板中每一个数字单独拿出来,(基于轮廓检测拿到每一个数字的外轮廓的外接矩形)

第三步:在待检测区域中做同样的事情,拿到数字的每一个外接矩形;

第四步:使用for循环对第三步中的第一个外界矩形与模板中的进行一一匹配(在匹配过程中需要进行一个resize,比如说模板中的每一个外接矩形是50x50,那么待检测的每一个外接矩形就需要Resize成同样的大小才能进行匹配)

做轮廓检测之前还需要进行一系列预处理操作:

读进来图像转换成灰度图;

过滤轮廓;(基于长宽比例)

有可能得到的是4000整体的轮廓,再分成每一个小轮廓,再匹配;

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