目录
- 前言
- 一、获取模板图像
- 1.1 功能效果
- 1.2 功能源码
- 二、银行卡号定位
- 2.1 将银行卡号切割成四块
- 2.2 字符切割
- 三、字符识别
- 3.1.读取文件
- 3.2.字符匹配
- 3.3.功能源码
- 四、效果显示
- 4.1 功能源码
- 4.2 效果显示
- 五、源码
- 5.1 hpp文件
- 5.2 cpp文件
- 5.3 main文件
- 总结
前言
c/c++开发分享C++ OpenCV实现银行卡号识别功能将使用opencv c++ 进行银行卡号识别。主要步骤可以细分为：
1、 获取模板图像
2、银行卡号区域定位
3、字符切割
4、模板匹配
5、效果显示
接下来就具体看看是如何一步步实现的吧。
一、获取模板图像
如图所示，这是我们的模板图像。我们需要将上面的字符一一切割出来保存，以便进行后续的字符匹配环节。先进行图像灰度、阈值等操作进行轮廓提取，这里就不再细说。这里我想说的是，由于经过轮廓检索，提取出来的字符并不是按（0、1、2…7、8、9）顺序排列，所以，在这里我自定义了一个card结构体，用于图像排序。具体请看源码。
1.1 功能效果
如图为顺序切割出来的模板字符。
1.2 功能源码
bool get_template(mat temp, vector<card>&card_temp) { //图像预处理 mat gray; cvtcolor(temp, gray, color_bgr2gray); mat thresh; threshold(gray, thresh, 0, 255, thresh_binary_inv|thresh_otsu); //轮廓检测 vector <vector<point>> contours; findcontours(thresh, contours, retr_external, chain_approx_simple); for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { rect rect = boundingrect(contours[i]); double ratio = double(rect.width) / double(rect.height); //筛选出字符轮廓 if (ratio > 0.5 && ratio < 1) { /*rectangle(temp, rect, scalar(0, 255, 0));*/ mat roi = temp(rect); //将字符扣出，放入card_temp容器备用 card_temp.push_back({ roi ,rect }); } } if (card_temp.empty())return false; //进行字符排序，使其按（0、1、2...7、8、9）顺序排序 for (int i = 0; i < card_temp.size()-1; i++) { for (int j = 0; j < card_temp.size() - 1 - i; j++) { if (card_temp[j].rect.x > card_temp[j + 1].rect.x) { card temp = card_temp[j]; card_temp[j] = card_temp[j + 1]; card_temp[j + 1] = temp; } } } return true; }
二、银行卡号定位
如图所示，这是本案例需要识别的银行卡。从图中可以看出，我们需要将银行卡号切割出来首先得将卡号分为4个小块切割，之后再需要将每一小块上的字符切割。接下来一步步看是如何操作的。
2.1 将银行卡号切割成四块
首先第一步得先进行图像预处理，通过灰度、二值化、形态学等操作提取出卡号轮廓。这里的图像预处理需要根据图像特征自行确定，并不是所有的步骤都是必须的，我们最终的目的是为了定位银行卡号所在轮廓位置。这里我使用的是二值化、以及形态学闭操作。
//形态学操作、以便找到银行卡号区域轮廓 mat gray; cvtcolor(src, gray, color_bgr2gray); mat gaussian; gaussianblur(gray, gaussian, size(3, 3), 0); mat thresh; threshold(gaussian, thresh, 0, 255, thresh_binary | thresh_otsu); mat close; mat kernel2 = getstructuringelement(morph_rect, size(15, 5)); morphologyex(thresh, close, morph_close, kernel2);
经过灰度、阈值、形态学操作后的图像如下图所示。我们已经将银行卡号分为四个小矩形块，接下来只需通过轮廓查找、筛选就可以扣出这四个roi区域了。
vector<vector<point>>contours; findcontours(close, contours, retr_external, chain_approx_simple); for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { //通过面积、长宽比筛选出银行卡号区域 double area = contourarea(contours[i]); if (area > 800 && area < 1400) { rect rect = boundingrect(contours[i]); float ratio = double(rect.width) / double(rect.height); if (ratio > 2.8 && ratio < 3.1) { mat roi = src(rect); block_roi.push_back({ roi ,rect }); } } }
同理，我们需要将切割下来的小块按照它原来的顺序存储。
for (int i = 0; i < block_roi.size()-1; i++) { for (int j = 0; j < block_roi.size() - 1 - i; j++) { if (block_roi[j].rect.x > block_roi[j + 1].rect.x) { card temp = block_roi[j]; block_roi[j] = block_roi[j + 1]; block_roi[j + 1] = temp; } } }
2.1.1 功能效果
2.1.2 功能源码
bool cut_block(mat src, vector<card>&block_roi) { //形态学操作、以便找到银行卡号区域轮廓 mat gray; cvtcolor(src, gray, color_bgr2gray); mat gaussian; gaussianblur(gray, gaussian, size(3, 3), 0); mat thresh; threshold(gaussian, thresh, 0, 255, thresh_binary | thresh_otsu); mat close; mat kernel2 = getstructuringelement(morph_rect, size(15, 5)); morphologyex(thresh, close, morph_close, kernel2); vector<vector<point>>contours; findcontours(close, contours, retr_external, chain_approx_simple); for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { //通过面积、长宽比筛选出银行卡号区域 double area = contourarea(contours[i]); if (area > 800 && area < 1400) { rect rect = boundingrect(contours[i]); float ratio = double(rect.width) / double(rect.height); if (ratio > 2.8 && ratio < 3.1) { //rectangle(src, rect, scalar(0, 255, 0), 2); mat roi = src(rect); block_roi.push_back({ roi ,rect }); } } } if (block_roi.size()!=4)return false; for (int i = 0; i < block_roi.size()-1; i++) { for (int j = 0; j < block_roi.size() - 1 - i; j++) { if (block_roi[j].rect.x > block_roi[j + 1].rect.x) { card temp = block_roi[j]; block_roi[j] = block_roi[j + 1]; block_roi[j + 1] = temp; } } } //for (int i = 0; i < block_roi.size(); i++) //{ // imshow(to_string(i), block_roi[i].mat); // waitkey(0); //} return true; }
2.2 字符切割
由步骤2.1，我们已经将银行卡号定位，且顺序切割成四个小块。接下来，我们只需要将他们依次的将字符切割下来就可以了。其实切割字符跟上面的切割小方块是差不多的，这里就不再多说了。在这里我着重要说明的是，切割出来的字符相对于银行卡所在位置。
由步骤2.1，我们顺序切割出来四个小方块。以其中一个小方块为例，当时我们存储了rect变量，它表示该小方块相对于图像起点（x，y），宽w，高h。而步骤2.2我们需要做的就是将这个小方块的字符切割出来，那么每一个字符相对于小方块所在位置为起点（x,y），宽w，高h。所以，这些字符相当于银行卡所在位置就是起点（x+x，y+y），宽 (w），高（h）。具体请细看源码。也比较简单容易理解。
//循环上面切割出来的四个小块，将上面的字符一一切割出来。 for (int i = 0; i < block_roi.size(); i++) { mat roi_gray; cvtcolor(block_roi[i].mat, roi_gray, color_bgr2gray); mat roi_thresh; threshold(roi_gray, roi_thresh, 0, 255, thresh_binary|thresh_otsu); vector <vector<point>> contours; findcontours(roi_thresh, contours, retr_external, chain_approx_simple); for (int j = 0; j < contours.size(); j++) { rect rect = boundingrect(contours[j]); //字符相对于银行卡所在的位置 rect roi_rect(rect.x + block_roi[i].rect.x, rect.y + block_roi[i].rect.y, rect.width, rect.height); mat r_roi = block_roi[i].mat(rect); slice_roi.push_back({ r_roi ,roi_rect }); } }
同样，在这里我们也需要将切割出来的字符顺序排序。即银行卡上的号码是怎样排序的，我们就需要怎样排序保存
for (int i = 0; i < slice_roi.size() - 1; i++) { for (int j = 0; j < slice_roi.size() - 1 - i; j++) { if (slice_roi[j].rect.x > slice_roi[j + 1].rect.x) { card temp = slice_roi[j]; slice_roi[j] = slice_roi[j + 1]; slice_roi[j + 1] = temp; } } }
2.2.1 功能效果
如图为顺序切割出来的字符
2.2.2 功能源码
bool cut_slice(vector<card>&block_roi,vector<card>&slice_roi) { //循环上面切割出来的四个小块，将上面的字符一一切割出来。 for (int i = 0; i < block_roi.size(); i++) { mat roi_gray; cvtcolor(block_roi[i].mat, roi_gray, color_bgr2gray); mat roi_thresh; threshold(roi_gray, roi_thresh, 0, 255, thresh_binary|thresh_otsu); vector <vector<point>> contours; findcontours(roi_thresh, contours, retr_external, chain_approx_simple); for (int j = 0; j < contours.size(); j++) { rect rect = boundingrect(contours[j]); //字符相对于银行卡所在的位置 rect roi_rect(rect.x + block_roi[i].rect.x, rect.y + block_roi[i].rect.y, rect.width, rect.height); mat r_roi = block_roi[i].mat(rect); slice_roi.push_back({ r_roi ,roi_rect }); } } if (slice_roi.size() != 16) return false; for (int i = 0; i < slice_roi.size() - 1; i++) { for (int j = 0; j < slice_roi.size() - 1 - i; j++) { if (slice_roi[j].rect.x > slice_roi[j + 1].rect.x) { card temp = slice_roi[j]; slice_roi[j] = slice_roi[j + 1]; slice_roi[j + 1] = temp; } } } //for (int i = 0; i < slice_roi.size(); i++) //{ // imshow(to_string(i), slice_roi[i].mat); // waitkey(0); //} return true; }
三、字符识别
3.1.读取文件
如图所示，为模板图像对应的label。我们需要读取文件，进行匹配。
bool readdata(string filename, vector<int>&label) { fstream fin; fin.open(filename, ios::in); if (!fin.is_open()) { cout << "can not open the file!" << endl; return false; } int data[10] = { 0 }; for (int i = 0; i < 10; i++) { fin >> data[i]; } fin.close(); for (int i = 0; i < 10; i++) { label.push_back(data[i]); } return true; }
3.2.字符匹配
在这里，我的思路是：使用一个for循环，将我们切割出来的字符与现有的模板一一进行匹配。使用的算法是图像模板匹配matchtemplate。具体用法请大家自行查找相关资料。具体请看源码
3.3.功能源码
bool template_matching(vector<card>&card_temp, vector<card>&block_roi, vector<card>&slice_roi, vector<int>&result_index) { for (int i = 0; i < slice_roi.size(); i++) { //将字符resize成合适大小，利于识别 resize(slice_roi[i].mat, slice_roi[i].mat, size(60, 80), 1, 1, inter_linear); mat gray; cvtcolor(slice_roi[i].mat, gray, color_bgr2gray); int maxindex = 0; double max = 0.0; for (int j = 0; j < card_temp.size(); j++) { resize(card_temp[j].mat, card_temp[j].mat, size(60, 80), 1, 1, inter_linear); mat temp_gray; cvtcolor(card_temp[j].mat, temp_gray, color_bgr2gray); //进行模板匹配，识别数字 mat result; matchtemplate(gray, temp_gray, result, tm_sqdiff_normed); double minval, maxval; point minloc, maxloc; minmaxloc(result, &minval, &maxval, &minloc, &maxloc); //得分最大的视为匹配结果 if (maxval > max) { max = maxval; maxindex = j; //匹配结果 } } result_index.push_back(maxindex);//将匹配结果进行保存 } if (result_index.size() != 16)return false; return true; }
四、效果显示
4.1 功能源码
bool show_result(mat src, vector<card>&block_roi, vector<card>&slice_roi, vector<int>&result_index) { //读取label标签 vector<int>label; if (!readdata("label.txt", label))return false; //将匹配结果进行显示 for (int i = 0; i < block_roi.size(); i++) { rectangle(src, rect(block_roi[i].rect.tl(), block_roi[i].rect.br()), scalar(0, 255, 0), 2); } for (int i = 0; i < slice_roi.size(); i++) { cout << label[result_index[i]] << " "; puttext(src, to_string(label[result_index[i]]), point(slice_roi[i].rect.tl()), font_hershey_simplex, 1, scalar(0, 0, 255), 2); } imshow("demo", src); waitkey(0); destroyallwindows(); return true; }
4.2 效果显示
如图所示，为本案例最终的效果展示。
五、源码
5.1 hpp文件
#pragma once #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> struct card { cv::mat mat; cv::rect rect; }; //获取模板图像 bool get_template(cv::mat temp, std::vector<card>&card_temp); //将银行卡卡号部分切成四块 bool cut_block(cv::mat src, std::vector<card>&block_roi); //将每一块数字区域切分出单独数字 bool cut_slice(std::vector<card>&block_roi, std::vector<card>&slice_roi); //将数字与模板进行模板匹配 bool template_matching(std::vector<card>&card_temp, std::vector<card>&block_roi, std::vector<card>&slice_roi, std::vector<int>&result_index); //显示最终结果 bool show_result(cv::mat src, std::vector<card>&block_roi, std::vector<card>&slice_roi, std::vector<int>&result_index);
5.2 cpp文件
#include<iostream> #include"carddectection.h" #include<fstream> using namespace std; using namespace cv; bool get_template(mat temp, vector<card>&card_temp) { //图像预处理 mat gray; cvtcolor(temp, gray, color_bgr2gray); mat thresh; threshold(gray, thresh, 0, 255, thresh_binary_inv|thresh_otsu); //轮廓检测 vector <vector<point>> contours; findcontours(thresh, contours, retr_external, chain_approx_simple); for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { rect rect = boundingrect(contours[i]); double ratio = double(rect.width) / double(rect.height); //筛选出字符轮廓 if (ratio > 0.5 && ratio < 1) { /*rectangle(temp, rect, scalar(0, 255, 0));*/ mat roi = temp(rect); //将字符扣出，放入card_temp容器备用 card_temp.push_back({ roi ,rect }); } } if (card_temp.empty())return false; //进行字符排序，使其按（0、1、2...7、8、9）顺序排序 for (int i = 0; i < card_temp.size()-1; i++) { for (int j = 0; j < card_temp.size() - 1 - i; j++) { if (card_temp[j].rect.x > card_temp[j + 1].rect.x) { card temp = card_temp[j]; card_temp[j] = card_temp[j + 1]; card_temp[j + 1] = temp; } } } //for (int i = 0; i < card_temp.size(); i++) //{ // imshow(to_string(i), card_temp[i].mat); // waitkey(0); //} return true; } bool cut_block(mat src, vector<card>&block_roi) { //形态学操作、以便找到银行卡号区域轮廓 mat gray; cvtcolor(src, gray, color_bgr2gray); mat gaussian; gaussianblur(gray, gaussian, size(3, 3), 0); mat thresh; threshold(gaussian, thresh, 0, 255, thresh_binary | thresh_otsu); mat close; mat kernel2 = getstructuringelement(morph_rect, size(15, 5)); morphologyex(thresh, close, morph_close, kernel2); vector<vector<point>>contours; findcontours(close, contours, retr_external, chain_approx_simple); for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { //通过面积、长宽比筛选出银行卡号区域 double area = contourarea(contours[i]); if (area > 800 && area < 1400) { rect rect = boundingrect(contours[i]); float ratio = double(rect.width) / double(rect.height); if (ratio > 2.8 && ratio < 3.1) { //rectangle(src, rect, scalar(0, 255, 0), 2); mat roi = src(rect); block_roi.push_back({ roi ,rect }); } } } if (block_roi.size()!=4)return false; for (int i = 0; i < block_roi.size()-1; i++) { for (int j = 0; j < block_roi.size() - 1 - i; j++) { if (block_roi[j].rect.x > block_roi[j + 1].rect.x) { card temp = block_roi[j]; block_roi[j] = block_roi[j + 1]; block_roi[j + 1] = temp; } } } //for (int i = 0; i < block_roi.size(); i++) //{ // imshow(to_string(i), block_roi[i].mat); // waitkey(0); //} return true; } bool cut_slice(vector<card>&block_roi,vector<card>&slice_roi) { //循环上面切割出来的四个小块，将上面的字符一一切割出来。 for (int i = 0; i < block_roi.size(); i++) { mat roi_gray; cvtcolor(block_roi[i].mat, roi_gray, color_bgr2gray); mat roi_thresh; threshold(roi_gray, roi_thresh, 0, 255, thresh_binary|thresh_otsu); vector <vector<point>> contours; findcontours(roi_thresh, contours, retr_external, chain_approx_simple); for (int j = 0; j < contours.size(); j++) { rect rect = boundingrect(contours[j]); //字符相对于银行卡所在的位置 rect roi_rect(rect.x + block_roi[i].rect.x, rect.y + block_roi[i].rect.y, rect.width, rect.height); mat r_roi = block_roi[i].mat(rect); slice_roi.push_back({ r_roi ,roi_rect }); } } if (slice_roi.size() != 16) return false; for (int i = 0; i < slice_roi.size() - 1; i++) { for (int j = 0; j < slice_roi.size() - 1 - i; j++) { if (slice_roi[j].rect.x > slice_roi[j + 1].rect.x) { card temp = slice_roi[j]; slice_roi[j] = slice_roi[j + 1]; slice_roi[j + 1] = temp; } } } //for (int i = 0; i < slice_roi.size(); i++) //{ // imshow(to_string(i), slice_roi[i].mat); // waitkey(0); //} return true; } bool readdata(string filename, vector<int>&label) { fstream fin; fin.open(filename, ios::in); if (!fin.is_open()) { cout << "can not open the file!" << endl; return false; } int data[10] = { 0 }; for (int i = 0; i < 10; i++) { fin >> data[i]; } fin.close(); for (int i = 0; i < 10; i++) { label.push_back(data[i]); } return true; } bool template_matching(vector<card>&card_temp, vector<card>&block_roi, vector<card>&slice_roi, vector<int>&result_index) { for (int i = 0; i < slice_roi.size(); i++) { //将字符resize成合适大小，利于识别 resize(slice_roi[i].mat, slice_roi[i].mat, size(60, 80), 1, 1, inter_linear); mat gray; cvtcolor(slice_roi[i].mat, gray, color_bgr2gray); int maxindex = 0; double max = 0.0; for (int j = 0; j < card_temp.size(); j++) { resize(card_temp[j].mat, card_temp[j].mat, size(60, 80), 1, 1, inter_linear); mat temp_gray; cvtcolor(card_temp[j].mat, temp_gray, color_bgr2gray); //进行模板匹配，识别数字 mat result; matchtemplate(gray, temp_gray, result, tm_sqdiff_normed); double minval, maxval; point minloc, maxloc; minmaxloc(result, &minval, &maxval, &minloc, &maxloc); //得分最大的视为匹配结果 if (maxval > max) { max = maxval; maxindex = j; //匹配结果 } } result_index.push_back(maxindex);//将匹配结果进行保存 } if (result_index.size() != 16)return false; return true; } bool show_result(mat src, vector<card>&block_roi, vector<card>&slice_roi, vector<int>&result_index) { //读取label标签 vector<int>label; if (!readdata("label.txt", label))return false; //将匹配结果进行显示 for (int i = 0; i < block_roi.size(); i++) { rectangle(src, rect(block_roi[i].rect.tl(), block_roi[i].rect.br()), scalar(0, 255, 0), 2); } for (int i = 0; i < slice_roi.size(); i++) { cout << label[result_index[i]] << " "; puttext(src, to_string(label[result_index[i]]), point(slice_roi[i].rect.tl()), font_hershey_simplex, 1, scalar(0, 0, 255), 2); } imshow("demo", src); waitkey(0); destroyallwindows(); return true; }
5.3 main文件
#include<iostream> #include"carddectection.h" using namespace std; using namespace cv; int main() { mat src = imread("card.png"); //源图像 银行卡 mat temp = imread("number.png"); //模板图像 if (src.empty() || temp.empty()) { cout << "no image data !" << endl; system("pause"); return -1; } vector<card>card_temp; if (!get_template(temp, card_temp)) { cout << "模板切割失败！" << endl; system("pause"); return -1; } vector<card>block_roi; if (cut_block(src, block_roi)) { vector<card>slice_roi; if (cut_slice(block_roi, slice_roi)) { vector<int>result_index; if (template_matching(card_temp, block_roi, slice_roi, result_index)) { show_result(src, block_roi, slice_roi, result_index); } else { cout << "识别失败！" << endl; system("pause"); return -1; } } else { cout << "切片失败！" << endl; system("pause"); return -1; } } else { cout << "切块失败！" << endl; system("pause"); return -1; } system("pause"); return 0; }
总结
c/c++开发分享C++ OpenCV实现银行卡号识别功能使用opencv c++进行银行卡号识别，关键步骤有以下几点。
1、银行卡号定位。根据本案例中的银行卡图像特征，我们先将银行卡号所在位置定位。根据图像特征，我们可以将银行卡号分为四个小方块进行定位切割。
2、字符分割。根据前面得到的银行卡号四个小方块，我们需要将它们顺序切割出每一个字符。
3、字符识别。我们将得到的字符与我们准备好的模板一一进行匹配。这里使用的匹配算法是图像模板匹配。
以上就是c++ opencv实现银行卡号识别功能的详细内容，更多关于c++ opencv银行卡号识别的资料请关注<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>其它相关文章！
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