Python开发之基于模板匹配的信用卡数字识别功能

Python开发之基于模板匹配的信用卡数字识别功能

1. 概述

本攻略讲解的是如何开发一个基于模板匹配的信用卡数字识别功能，该功能可以自动识别一张信用卡的卡号，并且将卡号中的数字提取出来进行展示。

2. 开发流程

2.1 数据采集和预处理

首先，需要准备一些信用卡的图片作为训练数据。可以从网上下载一些信用卡的图片，或者自己拍摄信用卡照片。图片要求同一尺寸，并将图片中的卡号使用图像处理工具清晰地提取出来。

2.2 创建模板

然后需要创建一个卡号数字的模板，可以使用图像处理工具，绘制一个数字样本的二值化模板。

示例代码：

import cv2
import numpy as np

template = np.zeros((30, 20), dtype=np.uint8)
template[5:25, 5:15] = 255

上述代码创建了一个20x30大小的全零矩阵，并将其中的一部分像素值设置为了255，得到了一个样本数字“1”的二值化模板。

2.3 卡号数字匹配

接下来利用模板匹配算法，在信用卡图片上进行卡号数字的匹配操作。

示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取信用卡图片和数字模板
img = cv2.imread('CreditCard.jpg')
template = cv2.imread('template1.png', 0)

# 将数字模板应用于信用卡图片上，进行匹配操作
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 设定匹配的阈值
threshold = 0.7

# 取出匹配程度大于阈值的位置坐标
loc = np.where(res >= threshold)

# 遍历匹配的位置坐标，将数字从图片中提取出来
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + template.shape[1], pt[1] + template.shape[0]), (0, 0, 255), 2)

上述代码通过cv2.imread函数读取信用卡图片和数字模板。然后将数字模板应用于信用卡图片上，进行匹配操作。通过设定一个匹配的阈值，取出匹配程度大于阈值的位置坐标。最后遍历匹配的位置坐标，使用cv2.rectangle函数将数字从图片中提取出来。

2.4 输出识别结果

将卡号数字提取出来后，可以将其展示出来，同时还可以将识别结果保存到文件中。

示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取信用卡图片和数字模板
img = cv2.imread('CreditCard.jpg')
template = cv2.imread('template1.png', 0)

# 将数字模板应用于信用卡图片上，进行匹配操作
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 设定匹配的阈值
threshold = 0.7

# 取出匹配程度大于阈值的位置坐标
loc = np.where(res >= threshold)

# 遍历匹配的位置坐标，将数字从图片中提取出来
card_number = ''
for pt in zip(*loc[::-1]):
    card_number += str(np.argmax(res[pt[1]:pt[1]+template.shape[0], pt[0]:pt[0]+template.shape[1]]) + 1)

# 将识别结果输出到屏幕上
print('Card number: ', card_number)

# 在原图上标记数字区域
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + template.shape[1], pt[1] + template.shape[0]), (0, 0, 255), 2)

# 保存识别结果到文件中
cv2.imwrite('result.jpg', img)

上述代码使用一个字符串变量card_number来保存卡号数字。遍历匹配的位置坐标的同时，使用np.argmax函数找到匹配位置中最大值的索引，该索引加1即为该位置的数字。将数字逐个拼接到卡号字符串中。

然后输出识别结果到屏幕上，并在原图上标记数字区域。最后将识别结果保存到文件中。

3. 总结

本攻略简单介绍了一个基于模板匹配的信用卡数字识别功能的开发过程，包括数据采集和预处理、模板创建、数字匹配和结果输出等步骤。在实际开发中，还需要针对不同类型的信用卡或数字，做进一步的优化和调整，以提高识别的准确性和稳定性。