信用卡数字识别—opencv
信用卡数字识别：就是识别信用卡的卡号，然后将卡号打印出来！
然后对应的数字模板如下图所示：
接下来我们就一步步的分析程序吧
1、导入相关的包
# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import cv2
import myutils2、设置参数
可以通过edit configuration进行设置，指定参数名字加空格和对应的参数指标：run->edit configuration->parameters设置image和template即可；其实你不这么设置也可以的，直接使用cv2.imread()也是可以的；看你自己需求吧！
# 设置参数
# 可以通过edit configuration进行设置，指定参数名字加空格和对应的参数指标
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
help="path to input image")
ap.add_argument("-t", "--template", required=True,
help="path to template OCR-A image")
args = vars(ap.parse_args())上面就是使用了argparse包导入参数；按参数来就行了
3、指定信用卡类型
后面会用到；先备用着；这是一个dict
# 指定信用卡类型
FIRST_NUMBER = {
"3": "American Express",
"4": "Visa",
"5": "MasterCard",
"6": "Discover Card"
}4、读入模板图像并展示出来
# 绘图展示
def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 读取一个模板图像
img = cv2.imread(args["template"])
# cv_show('img',img)展示就是上面的模板图像，这里就不展示了；下面看一下灰度图；
# 灰度图
ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#cv_show('ref',ref)
然后我们再看一下它的二值图像；
# 二值图像;只有0，1像素值
#10代表阈值，255代表最大值
ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
cv_show('ref',ref)
5、计算模板图像的轮廓
计算轮廓
cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图）,cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE只保留轮廓终点坐标，也就是拐点信息
#返回的list中每个元素都是图像中的一个轮廓
"""
cv2.findContours():参数信息
InputOutputArray image,//输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值的
OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量
OutputArray hierarchy,//可选的输出向量，包含图像的拓扑信息。其中元素的个数和检测到的轮廓的数量相等
int mode,//说明需要的轮廓类型和希望的返回值方式
int method,//轮廓近似方法
Point offset = Point()
"""
ref_, refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
画出所有的轮廓，其中-1代表所有的轮廓
"""
cv2.drawContours()://绘制轮廓，用于绘制找到得图像轮廓
InputOutputArray image,//要绘制轮廓的图像
InputArrayOfArrays contours,//所有输入的轮廓，每个轮廓被保存成一个point向量
int contourIdx,//指定要绘制轮廓的编号，如果是负数，则绘制所有的轮廓
const Scalar& color,//绘制轮廓所用的颜色
int thickness = 1, //绘制轮廓的线的粗细，如果是负数，则轮廓内部被填充
int lineType = 8, /绘制轮廓的线的连通性
InputArray hierarchy = noArray(),//关于层级的可选参数，只有绘制部分轮廓时才会用到
int maxLevel = INT_MAX,//绘制轮廓的最高级别，这个参数只有hierarchy有效的时候才有效
//maxLevel=0，绘制与输入轮廓属于同一等级的所有轮廓即输入轮廓和与其相邻的轮廓
//maxLevel=1, 绘制与输入轮廓同一等级的所有轮廓与其子节点。
//maxLevel=2，绘制与输入轮廓同一等级的所有轮廓与其子节点以及子节点的子节点
Point offset = Point()
"""cv2.drawContours(img,refCnts,-1,(0,0,255),3)
#cv_show('img',img)
print (np.array(refCnts).shape)
所有的轮廓都被画出来了，画出所有数字的外层轮廓图；refCnts输出为10，说明轮廓是对的；
然后对轮廓进行排序
refCnts = myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0] #排序，从左到右，从上到下遍历轮廓然后计算外接矩形
digits = {}
# 遍历每一个轮廓
for (i, c) in enumerate(refCnts):
# 计算外接矩形并且resize成合适大小
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
roi = ref[y:y + h, x:x + w]
roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
# 每一个数字对应每一个模板
digits[i] = roi首先初始化卷积核
# 初始化卷积核
rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 3))
sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))6、输入图像然后对信用卡图像进行预处理
然后将彩色图像转换为灰度图像，右边这个灰度图像是灰度图像并且修改了尺寸的图像
#读取输入图像，预处理
image = cv2.imread(args["image"])
# cv_show('image',image)
image = myutils.resize(image, width=300)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# cv_show('gray',gray)7、对信用卡图像进行顶帽操作
#礼帽操作，突出更明亮的区域
"""
顶帽操作：原始图像 - 开运算得到的结果
先腐蚀后膨胀，细节被腐蚀完了，然后膨胀后，图像变得更加清晰
"""
tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel)
cv_show('tophat',tophat)
#
gradX = cv2.Sobel(tophat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, #ksize=-1相当于用3*3的
ksize=-1)
gradX = np.absolute(gradX)
(minVal, maxVal) = (np.min(gradX), np.max(gradX))
gradX = (255 * ((gradX - minVal) / (maxVal - minVal)))
gradX = gradX.astype("uint8")
print (np.array(gradX).shape)
#cv_show('gradX',gradX)
然后再对图像进行闭操作，将信用卡数字连在一起
#通过闭操作（先膨胀，再腐蚀）将数字连在一起
gradX = cv2.morphologyEx(gradX, cv2.MORPH_CLOSE, rectKernel)
#cv_show('gradX',gradX)
#THRESH_OTSU会自动寻找合适的阈值，适合双峰，需把阈值参数设置为0
#0代表系统自动判断阈值，而不是代表阈值为0
thresh = cv2.threshold(gradX, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
#cv_show('thresh',thresh)
经过操作之后，区域变得更加明显了
然后再来一个闭操作
#再来一个闭操作
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel) #再来一个闭操作
#cv_show('thresh',thresh)
8、计算信用卡数字的轮廓
# 计算轮廓
thresh_, threshCnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = threshCnts
cur_img = image.copy()
cv2.drawContours(cur_img,cnts,-1,(0,0,255),3)
# cv_show('img',cur_img)
locs = []
# 遍历轮廓
for (i, c) in enumerate(cnts):
# 计算矩形
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
#计算出宽高比例，然后进行筛选出感兴趣的区域
ar = w / float(h)
# 选择合适的区域，根据实际任务来，这里的基本都是四个数字一组
if ar > 2.5 and ar < 4.0:
if (w > 40 and w < 55) and (h > 10 and h < 20):
#符合的留下来
locs.append((x, y, w, h))
# 将符合的轮廓从左到右排序
locs = sorted(locs, key=lambda x:x[0])
output = []
9、遍历每一个轮廓中的数字
# 遍历每一个轮廓中的数字
for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):
# initialize the list of group digits
groupOutput = []
# 根据坐标提取每一个组；其中的宽高都进行了加减5的操作，使得获取的区域更大一些
#获得的第一个轮廓
group = gray[gY - 5:gY + gH + 5, gX - 5:gX + gW + 5]
#cv_show('group',group)
# 预处理
group = cv2.threshold(group, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
#cv_show('group',group)
# 计算每一组的轮廓
group_,digitCnts,hierarchy = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
digitCnts = contours.sort_contours(digitCnts,
method="left-to-right")[0]
# 计算每一组中的每一个数值
for c in digitCnts:
# 找到当前数值的轮廓，resize成合适的的大小
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
roi = group[y:y + h, x:x + w]
roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
#cv_show('roi',roi)
# 计算匹配得分
scores = []
# 在模板中计算每一个得分
for (digit, digitROI) in digits.items():
# 模板匹配
result = cv2.matchTemplate(roi, digitROI,
cv2.TM_CCOEFF)
(_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)
scores.append(score)
# 得到最合适的数字
groupOutput.append(str(np.argmax(scores)))
# 画出来
cv2.rectangle(image, (gX - 5, gY - 5),
(gX + gW + 5, gY + gH + 5), (0, 0, 255), 1)
cv2.putText(image, "".join(groupOutput), (gX, gY - 15),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, (0, 0, 255), 2)
# 得到结果
output.extend(groupOutput)10、打印结果
print("Credit Card Type: {}".format(FIRST_NUMBER[output[0]]))
print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
Credit Card Type: MasterCard
Credit Card #: 5476767898765432
完整代码如下：
# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import cv2
import myutils
# 设置参数
# 可以通过edit configuration进行设置，指定参数名字加空格和对应的参数指标
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
help="path to input image")
ap.add_argument("-t", "--template", required=True,
help="path to template OCR-A image")
args = vars(ap.parse_args())
# 指定信用卡类型
FIRST_NUMBER = {
"3": "American Express",
"4": "Visa",
"5": "MasterCard",
"6": "Discover Card"
}
# 绘图展示
def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 读取一个模板图像
img = cv2.imread(args["template"])
# cv_show('img',img)
# 灰度图
ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# cv_show('ref',ref)
# 二值图像;只有0，1像素值
#10代表阈值，255代表最大值
ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
# cv_show('ref',ref)
# 计算轮廓
#cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图）,cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE只保留轮廓终点坐标，也就是拐点信息
#返回的list中每个元素都是图像中的一个轮廓
"""
cv2.findContours():参数信息
InputOutputArray image,//输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值的
OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量
OutputArray hierarchy,//可选的输出向量，包含图像的拓扑信息。其中元素的个数和检测到的轮廓的数量相等
int mode,//说明需要的轮廓类型和希望的返回值方式
int method,//轮廓近似方法
Point offset = Point()
"""
ref_, refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#画出所有的轮廓，其中-1代表所有的轮廓
"""
cv2.drawContours()://绘制轮廓，用于绘制找到得图像轮廓
InputOutputArray image,//要绘制轮廓的图像
InputArrayOfArrays contours,//所有输入的轮廓，每个轮廓被保存成一个point向量
int contourIdx,//指定要绘制轮廓的编号，如果是负数，则绘制所有的轮廓
const Scalar& color,//绘制轮廓所用的颜色
int thickness = 1, //绘制轮廓的线的粗细，如果是负数，则轮廓内部被填充
int lineType = 8, /绘制轮廓的线的连通性
InputArray hierarchy = noArray(),//关于层级的可选参数，只有绘制部分轮廓时才会用到
int maxLevel = INT_MAX,//绘制轮廓的最高级别，这个参数只有hierarchy有效的时候才有效
//maxLevel=0，绘制与输入轮廓属于同一等级的所有轮廓即输入轮廓和与其相邻的轮廓
//maxLevel=1, 绘制与输入轮廓同一等级的所有轮廓与其子节点。
//maxLevel=2，绘制与输入轮廓同一等级的所有轮廓与其子节点以及子节点的子节点
Point offset = Point()
"""
cv2.drawContours(img,refCnts,-1,(0,0,255),3)
#cv_show('img',img)
print (np.array(refCnts).shape)
refCnts = myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0] #排序，从左到右，从上到下
digits = {}
# 遍历每一个轮廓
for (i, c) in enumerate(refCnts):
# 计算外接矩形并且resize成合适大小
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
roi = ref[y:y + h, x:x + w]
roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
# 每一个数字对应每一个模板
digits[i] = roi
# 初始化卷积核
rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 3))
sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
#读取输入图像，预处理
image = cv2.imread(args["image"])
# cv_show('image',image)
image = myutils.resize(image, width=300)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# cv_show('gray',gray)
#礼帽操作，突出更明亮的区域
"""
顶帽操作：原始图像 - 开运算得到的结果
先腐蚀后膨胀，细节被腐蚀完了，然后膨胀后，图像变得更加清晰
"""
tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel)
# cv_show('tophat',tophat)
#
gradX = cv2.Sobel(tophat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, #ksize=-1相当于用3*3的
ksize=-1)
gradX = np.absolute(gradX)
(minVal, maxVal) = (np.min(gradX), np.max(gradX))
gradX = (255 * ((gradX - minVal) / (maxVal - minVal)))
gradX = gradX.astype("uint8")
print (np.array(gradX).shape)
# cv_show('gradX',gradX)
#通过闭操作（先膨胀，再腐蚀）将数字连在一起
gradX = cv2.morphologyEx(gradX, cv2.MORPH_CLOSE, rectKernel)
# cv_show('gradX',gradX)
#THRESH_OTSU会自动寻找合适的阈值，适合双峰，需把阈值参数设置为0
#0代表系统自动判断阈值，而不是代表阈值为0
thresh = cv2.threshold(gradX, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# cv_show('thresh',thresh)
#再来一个闭操作
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel) #再来一个闭操作
# cv_show('thresh',thresh)
# 计算轮廓
thresh_, threshCnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = threshCnts
cur_img = image.copy()
cv2.drawContours(cur_img,cnts,-1,(0,0,255),3)
# cv_show('img',cur_img)
locs = []
# 遍历轮廓
for (i, c) in enumerate(cnts):
# 计算矩形
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
#计算出宽高比例，然后进行筛选出感兴趣的区域
ar = w / float(h)
# 选择合适的区域，根据实际任务来，这里的基本都是四个数字一组
if ar > 2.5 and ar < 4.0:
if (w > 40 and w < 55) and (h > 10 and h < 20):
#符合的留下来
locs.append((x, y, w, h))
# 将符合的轮廓从左到右排序
locs = sorted(locs, key=lambda x:x[0])
output = []
# 遍历每一个轮廓中的数字
for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):
# initialize the list of group digits
groupOutput = []
# 根据坐标提取每一个组；其中的宽高都进行了加减5的操作，使得获取的区域更大一些
#获得的第一个轮廓
group = gray[gY - 5:gY + gH + 5, gX - 5:gX + gW + 5]
# cv_show('group',group)
# 预处理
group = cv2.threshold(group, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# cv_show('group',group)
# 计算每一组的轮廓
group_,digitCnts,hierarchy = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
digitCnts = contours.sort_contours(digitCnts,
method="left-to-right")[0]
# 计算每一组中的每一个数值
for c in digitCnts:
# 找到当前数值的轮廓，resize成合适的的大小
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
roi = group[y:y + h, x:x + w]
roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
# cv_show('roi',roi)
# 计算匹配得分
scores = []
# 在模板中计算每一个得分
for (digit, digitROI) in digits.items():
# 模板匹配
result = cv2.matchTemplate(roi, digitROI,
cv2.TM_CCOEFF)
(_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)
scores.append(score)
# 得到最合适的数字
groupOutput.append(str(np.argmax(scores)))
# 画出来
cv2.rectangle(image, (gX - 5, gY - 5),
(gX + gW + 5, gY + gH + 5), (0, 0, 255), 1)
cv2.putText(image, "".join(groupOutput), (gX, gY - 15),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, (0, 0, 255), 2)
# 得到结果
output.extend(groupOutput)
# 打印结果
print("Credit Card Type: {}".format(FIRST_NUMBER[output[0]]))
print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
对于myutils.py
import cv2
def sort_contours(cnts, method="left-to-right"):
reverse = False
i = 0
if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top":
reverse = True
if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top":
i = 1
boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w
(cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),
key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))
return cnts, boundingBoxes
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