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Python使用opencv简单识别卡片上的数字

Python语言基础

下载此实例
  • 开发语言:Python
  • 实例大小:0.54M
  • 下载次数:16
  • 浏览次数:85
  • 发布时间:2022-10-11
  • 实例类别:Python语言基础
  • 发 布 人:yinjun113
  • 文件格式:.zip
  • 所需积分:2
 相关标签: python opencv ENC pe NC

实例介绍

【实例简介】Python使用opencv简单识别卡片上的数字

【实例截图】


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# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import cv2
import myutils

# 设置参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image",
    help="path to input image",default='./images/credit_card_01.png')
ap.add_argument("-t", "--template",
    help="path to template OCR-A image",default='./images/ocr_a_reference.png')
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
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只保留终点坐标
#返回的list中每个元素都是图像中的一个轮廓

refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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
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
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

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)
    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
    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
    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)

【核心代码】

.
├── Python使用opencv简单识别卡片上的数字.zip
└── template-matching-ocr
    ├── __pycache__
    │   ├── myutils.cpython-36.pyc
    │   └── myutils.cpython-38.pyc
    ├── images
    │   ├── credit_card_01.png
    │   ├── credit_card_02.png
    │   ├── credit_card_03.png
    │   ├── credit_card_04.png
    │   ├── credit_card_05.png
    │   └── ocr_a_reference.png
    ├── myutils.py
    ├── ocr_a_reference.png
    └── ocr_template_match.py

3 directories, 12 files



标签: python opencv ENC pe NC

实例下载地址

Python使用opencv简单识别卡片上的数字

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