C++ OpenCV技术实战之身份证离线识别

下面是“C++ OpenCV技术实战之身份证离线识别”的完整攻略。

简介

身份证离线识别是一种基于计算机视觉技术的自动化识别系统，能够将身份证中的信息提取出来并进行处理。本文主要介绍如何使用C++和OpenCV进行身份证离线识别。

前置条件

在进行身份证离线识别前，需要进行以下准备工作：

• 安装C++编译器，推荐使用Visual Studio。
• 安装OpenCV库，并配置好环境变量。
• 准备好身份证图片，最好是一张清晰度较高的正面拍摄照片。

步骤

第一步：读取身份证图片

使用OpenCV库中的imread函数读取身份证图片，代码如下：

Mat img = imread("id_card.jpg");

第二步：图像预处理

使用OpenCV库中的图像预处理函数对身份证图片进行处理，以提取出身份证上的文字信息。

图像预处理的流程如下：

1. 将图片转换为灰度图。
2. 对图像进行二值化处理，将像素值大于一个阈值的像素置为255，其余像素置为0。
3. 对图像进行形态学处理，以去除噪点和断开的笔画。

代码示例：

// 转换为灰度图
Mat gray;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

// 二值化处理
Mat binary;
threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);

// 形态学处理
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
Mat processed;
morphologyEx(binary, processed, MORPH_CLOSE, kernel);

第三步：定位身份证区域

使用OpenCV库中的轮廓检测函数对预处理后的图像进行轮廓检测，以定位出身份证区域。

代码示例：

// 轮廓检测
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(processed, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 计算每个轮廓的面积
vector<double> area;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    area.push_back(contourArea(contours[i]));
}

// 找到面积最大的轮廓，并绘制轮廓
int max_idx = max_element(area.begin(), area.end()) - area.begin();
Mat result = img.clone();
drawContours(result, contours, max_idx, Scalar(0, 0, 255), 2);

第四步：提取身份证文字信息

在第三步中已经定位出了身份证区域，接下来需要从身份证区域中提取出文字信息。

提取文字信息的流程如下：

1. 对身份证区域进行旋转矫正，使其水平。
2. 对矫正后的身份证区域进行逐行扫描，提取出每一行文字信息。
3. 对每一行文字信息进行分割，提取出每一个字符。
4. 使用OCR技术对每一个字符进行识别，得到最终的文字信息。

代码示例：

// 矫正身份证区域的角度
RotatedRect rotated_rect = minAreaRect(contours[max_idx]);
double angle = rotated_rect.angle;
if (angle < -45.0) {
    angle += 90.0;
}
Mat rotated_img;
Mat rot_mat = getRotationMatrix2D(rotated_rect.center, angle, 1.0);
warpAffine(img, rotated_img, rot_mat, img.size(), INTER_CUBIC);

// 提取每一行文字信息
Mat gray2;
cvtColor(rotated_img, gray2, COLOR_BGR2GRAY);
Mat binary2;
threshold(gray2, binary2, 100, 255, THRESH_BINARY);
Mat kernel2 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(18, 1));
Mat processed2;
morphologyEx(binary2, processed2, MORPH_CLOSE, kernel2);
vector<vector<Point>> contours2;
findContours(processed2, contours2, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
Mat result2 = rotated_img.clone();
for (int i = 0; i < contours2.size(); i++) {
    Rect rect = boundingRect(contours2[i]);
    rectangle(result2, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
}

第五步：输出结果

得到最终的文字信息后，可以将其输出到控制台或者文件中，以便其他程序使用。

代码示例：

cout << "姓名：张三" << endl;
cout << "性别：男" << endl;
cout << "民族：汉" << endl;
cout << "出生日期：1990年1月1日" << endl;
cout << "地址：北京市朝阳区" << endl;
cout << "身份证号码：11010119900101000X" << endl;

示例说明

下面是两条关于示例的说明：

示例一：提取身份证号码

有一个身份证图片，需要从中提取出身份证号码。

根据上述步骤，读取身份证图片后进行图像预处理、定位身份证区域、提取身份证文字信息，并得到最终的结果为：11010119900101000X。

示例二：检查身份证有效性

有一个身份证图片，需要检查其是否为有效的身份证。

根据上述步骤，读取身份证图片后进行图像预处理、定位身份证区域、提取身份证文字信息。

接下来需要根据身份证号码、出生日期等信息进行身份证有效性检查，常见的方式有校验位计算以及调用第三方API等。

总之，完成身份证离线识别只是整个身份识别系统的一部分，需要结合具体场景进行适当的修改和扩展。