信用卡 卡号

最新推荐文章于 2020-12-06 21:50:55 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/kakaisgood/p/8868361.html
本文详细介绍了各类信用卡的卡号规则及校验码规则，包括Visa、MasterCard、American Express、Discover和银联等主要信用卡公司的卡号特点。

 

 

 

 

 

卡号规则： 
首先，不同信用卡公司遵循特定的编号规则。 
Visa：以4开头，共有13位（很久以前发行过）或16位数字。 
MasterCard：以51～56开头，共有16位数字。 
American Express：以34或37开头，共有15位数字。 
Discover：以6011开头，共有16位数字。 
银联：以622开头，共有16位数字 

校验码规则： 
发卡组织名称 识别码名称 
VISA CVV2 
万事达 CVC2 
运通卡 CSC2 
银联 CVN2 

转载于:https://www.cnblogs.com/kakaisgood/p/8868361.html

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### 基于OpenCV的信用卡卡号数字识别 以下是基于OpenCV和Python实现信用卡卡号数字识别的一个完整示例。此方法结合了图像预处理、模板匹配以及字符分割的技术。 #### 图像预处理 在开始之前，需要加载信用卡图片并对它进行灰度转换和形态学操作来增强数字区域的效果[^4]： ```python import cv2 # 加载信用卡图片并调整尺寸 cardImg = cv2.imread('credit_card_01.png') cardImg = cv2.resize(cardImg, (300, int(float(300 / cardImg.shape[1]) * cardImg.shape[0])), interpolation=cv2.INTER_AREA) # 转换为灰度图 cardImg_gray = cv2.cvtColor(cardImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 定义矩形核用于礼帽操作 rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7)) sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) # 执行礼帽操作以突出亮区中的暗细节 cardImg_tophat = cv2.morphologyEx(cardImg_gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel) ``` 接着可以通过闭运算填充数字之间的间隙，并使用Otsu阈值法二值化图像[^3]: ```python # 应用闭运算以连接数字间的缝隙 closing = cv2.morphologyEx(cardImg_tophat, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel) # 使用Otsu阈值法二值化图像 _, thresh = cv2.threshold(closing, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) ``` #### 数字检测与模板匹配 为了定位信用卡号码的位置，可以寻找轮廓并将它们按面积筛选出来。之后对这些候选区域执行模板匹配[^2]： ```python # 寻找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 存储模板字典 { '0': template0, ..., '9': template9 } digitTemplates = {} for i in range(10): digitTemplates[str(i)] = cv2.imread(f'digit_template_{i}.png', 0) outputDigits = [] # 对每个轮廓进行分析 for contour in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) # 如果宽度和高度不符合预期，则跳过该区域 if not (w >= 15 and h >= 30): continue roi = thresh[y:y+h, x:x+w] bestScore = -1 matchedDigit = '?' # 将ROI与每张数字模板逐一比较 for digit, template in digitTemplates.items(): result = cv2.matchTemplate(roi, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) (_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result) if score > bestScore: bestScore = score matchedDigit = digit outputDigits.append(matchedDigit) print("".join(outputDigits)) ``` 上述代码片段展示了如何通过模板匹配找到最接近的数字模板，并将其加入最终输出列表中[^2]。 #### 结果展示 最后一步是将解析得到的结果打印至控制台或者绘制回原图上以便验证效果: ```python cv2.putText(cardImg, "".join(outputDigits), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Credit Card", cardImg) cv2.waitKey(0) ``` 这样就完成了整个信用卡卡号数字识别的过程[^1]。 --- 问题
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