【python版CV】- 银行卡号识别项目

开头一叙：
这是第一次接触OpenCV的项目，在网上也看到很多大佬完成这个项目。首先感觉这个项目涉及的知识点都是之前学到，其中包括（【​​读取图像、灰度转换、二值化操作​​】【​​礼帽、归一化、闭操作​​】以及【​​获取图像轮廓、描绘轮廓、模板匹配操作​​】。接下来我会详细介绍项目操作步骤，涉及到的知识点我也会客串一下。

文章目录

• ​​准备工作​​

• ​​需要读取的银行卡：把下面红框的圈起来的数字分别读取读取​​
• ​​模板匹配的数字​​
• ​​设计的库​​

• ​​模板匹配操作​​

• ​​1 灰度转换、二值化​​
• ​​2 获取模板图的轮廓​​
• ​​3 遍历每一个轮廓​​

• ​​银行卡的相关处理​​

• ​​1 对银行卡一些形态学操作​​
• ​​2 计算轮廓​​
• ​​3 得到卡号轮廓​​
• ​​4 遍历每一个轮廓对应的模板数字​​
• ​​5 输出结果​​

• ​​总结​​

准备工作

需要读取的银行卡：把下面红框的圈起来的数字分别读取读取

模板匹配的数字

本来想着自己画的，不过自己画技不行，读取结果有点偏差，就去百度找了一张模板图

设计的库

from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2 as cv
def cv_show(name,img):
    cv.imshow(name, img)
    #等待时间，毫秒级别。0表示任意键终止，1000表示1000毫秒关闭
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()#触发条件时，关闭

模板匹配操作

1 灰度转换、二值化

shu=cv.imread("E:\\Pec\\img\\shu.jpg",1)
# cv_show("shu",shu)
# #灰度图转换
ref=cv.cvtColor(shu,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#二值图像
ref=cv.threshold(ref,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV)[1]
cv_show('erzhi',ref)

二值化相关知识点：

ret,dst=cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)

• src：输入图，只能输入单通道图像，一般为灰度图
• dst：输出图
• thresh：阈值
• maxval：当像素值超过阈值（或者小于阈值），所赋予的值
• type：二值化（大于取一个值，小于取另一个值）操作的类型，包含五种类型

• THRESH_BINARY：超过阈值部分取maxval，否则为0
• THRESH_BINARY_INV： THRESH_BINARY的反转
• THRESH_TRUNC：大于阈值部分设为阈值，否则不变
• THRESH_TOZERO：大于阈值部分不改变，否则设为0
• THRESH_TOZERO_INV： THRESH_TOZERO的反转

2 获取模板图的轮廓

refCnts,hierarchy=cv.findContours(ref,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
res=cv.drawContours(shu,refCnts,-1,(0,255,0),2)
cv_show('res',res)

两个参数解释：

• 参数contours：contours定义为“vector<vector> contours”，是一个双重向量（向量内每个元素保存了一组由连续的Point构成的点的集合的向量），每一组点集就是一个轮廓，有多少轮廓，contours就有多少元素；
• 参数hierarchy：hierarchy定义为“vector hierarchy”，Vec4i的定义：typedef Vec<int, 4> Vec4i;（向量内每个元素都包含了4个int型变量），所以从定义上看，hierarchy是一个向量，向量内每个元素都是一个包含4个int型的数组。向量hierarchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的，向量的容量相同。hierarchy内每个元素的4个int型变量是hierarchy[i][0] ~ hierarchy[i][3]，分别表示当前轮廓 i 的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓和内嵌轮廓的编号索引。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓和内嵌轮廓，则相应的hierarchy[i][*]被置为-1。

获取轮廓相关知识点：

cv.findContours(img,mode,method)

mode：轮廓检索模式

• RETR_EXTERNAL：只检索最外面轮廓
• RETR_LIST：检索所有轮廓，并将其保存到一条链表当中
• RETR_CCOMP：检索所有轮廓，并将它们组织为两层；顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界
• RETR_TREE：检索所有轮廓，并重构嵌套轮廓层次（常用）

method：轮廓逼近方法

• CHAIN_APPROX_NONE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点序列）
• CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是函数保留它们终点部分

绘制轮廓相关知识点：

res=cv.drawContours(shu,refCnts,-1,(0,255,0),2)

绘制图像轮廓函数drawContours():

• shu：图像
• refCnts：轮廓信息（上述获取的轮廓信息）
• -1：轮廓索引(需要多少轮廓，-1默认全部)
• 颜色模式
• 线条厚度

3 遍历每一个轮廓

（1）测试：是否检测到十个轮廓

print(np.array(refCnts).shape)

（2）对轮廓进行排序,从左到右，从上到下

refCnts = sorted(refCnts,key=lambda x: x[0][0][0], reverse=False)

排序sorted(key=lambda)相关知识点：

sorted(iterable，key，reverse)

• iterable：排序对象，如字符串，列表，元组，字典等可迭代对象。
• key：key=lambda 元素: 元素[字段索引]
  例如：想对元素第二个字段排序，则
  key=lambda y: y[1] 备注：这里y可以是任意字母，等同key=lambda x: x[1]
• reverse：排序规则，reverse=True 降序， reverse=False 升序（默认）。

（3）遍历每一个轮廓，指定轮廓对应的数字

#创建一个字典，轮廓对应相应数字
digits={}
#遍历每一个轮廓
for (i,c) in enumerate(refCnts):#i轮廓索引，c是每一个轮廓
    #计算外接轮廓矩形并且resize成合适大小
    (x,y,w,h)=cv.boundingRect(c)
    #找到感兴趣区域
    roi=ref[y:y+h,x:x+w]
    roi=cv.resize(roi,(57,88))
    cv_show('roi',roi)
    #每一个数字对应一个模板
    digits[i]=roi

遍历参考图像轮廓：
在循环中， i 保存数字名称/编号， c 保存轮廓。 我们围绕每个轮廓 c 计算一个边界框，用于存储矩形的 (x, y) 坐标和宽度/高度。使用边界矩形参数从 ref（参考图像）中提取 roi。 该 ROI 包含数字。将每个 ROI 大小调整为 57×88 像素的固定大小。 我们需要确保每个数字都调整为固定大小，以便在本教程后面的数字识别中应用模板匹配。

很尴尬的就是：最开始我把高度和宽度写反了，导致结果读取数字不准确

(4) 效果展示

银行卡的相关处理

1 对银行卡一些形态学操作

因为要读取银行卡里面的卡号，但是银行卡里面有许多干扰性，如下：我们只需要读取银行卡里面圈红色圈的部分，对于绿色圈里面的信息都是干扰项，我们不需要，通过形态学操作，去除干扰项

(1）形态学操作设计的核：内核视为我们在图像上滑动的小矩阵

根据字体大小，指定合适的核

rectKernel=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(9,3))
sqKernel=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(5,5))

(2）对银行卡预处理

#读取图像，预处理
image=cv.imread("E:\\Pec\\img\\kahao.jpg")
image = imutils.resize(image, width=300)
gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
# cv_show('gray',gray)

imutils–图像处理工具包相关知识：

• 图像平移Translation：图像在x轴方向左右平移，y轴方向上下平移，

#向右平移25像素，向上平移75像素
translated = imutils.translate(image,25,-75)

• 图像旋转Rotation

rotated = imutils.rotate(image,90)

• 图像大小Resizing：改变图像大小，但保持原来图像的长宽比不变。可以只单独设置width或者height；

resized = imutils.resize(image,width=300)
resized = imutils.resize(image,height=300)

(3）礼貌操作(Top-hat)：在深色背景（即信用卡号）下显示浅色区域

礼帽=原始输入-开运算结果(开运算：先腐蚀再膨胀)

tophat=cv.morphologyEx(gray,cv.MORPH_TOPHAT,rectKernel)
cv_show('tophat',tophat)

(4）利用Sobel算子，计算图像在X方向的梯度

在学习Sobel算子的时候，是把在X方向梯度和在Y方向的梯度分别算出来，再相加来求出边缘信息。不过B站大佬测试，只需要求出X方向就可以了

gradX=cv.Sobel(tophat,ddepth=cv.CV_32F,dx=1,dy=0,ksize=-1)#ksize=-1相当于3*3
gradX=np.absolute(gradX)
#归一化处理
(minVal,maxVal)=(np.min(gradX),np.max(gradX))
# gradX与最小值之间的距离占区间长度的几分之几
gradX=(255*((gradX-minVal)/(maxVal-minVal)))
gradX=gradX.astype("uint8")
cv_show('gradX',gradX)

Sobel算子相关知识：

cv.Sobel(pie,cv.CV_64F,1,0,ksize=3)

• ddepth：图像的深度，通常指定-1
• dx和dy分别表示水平和竖直方向
• ksize是Sobel算子的大小，必须是1，3，5，7.默认是3

(5）通过闭操作（先膨胀，再腐蚀）将数字联系起来,形成一块一块的

gradX=cv.morphologyEx(gradX,cv.MORPH_CLOSE,rectKernel)
cv_show('gradX',gradX)

（6）再进行二值化处理

这是另一种二值化操作，平常的二值化处理阈值是我们指定好的，但是对于一些图像，有双峰，可以自动寻找阈值。THRESH_OTSU会自动寻找合适的阈值，适合双峰，把阈值参数设置为0

thresh=cv.threshold(gradX,0,255,cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)[1]
cv_show('thresh',thresh)

(7) 再进行一次闭操作

上面图像二值化处理之后，每一块之间还是有一些小缝。通过闭操作将这些小孔去除。如果闭操作一次不行，还可以继续，直到小缝差不多没有了

thresh=cv.morphologyEx(thresh,cv.MORPH_CLOSE,sqKernel)
# thresh=cv.morphologyEx(thresh,cv.MORPH_CLOSE,sqKernel)
# thresh=cv.morphologyEx(thresh,cv.MORPH_CLOSE,sqKernel)
# thresh=cv.morphologyEx(thresh,cv.MORPH_CLOSE,sqKernel)
cv_show('thresh',thresh)

2 计算轮廓

将预处理后轮廓画在原图上，以便于我们观察

threshCnts,hierarchy=cv.findContours(thresh.copy(),cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts=threshCnts #复制操作，下面不会改变原数据
'''
#将预处理后轮廓画在原图上
cur_img=image.copy()
cv.drawContours(cur_img,cnts,-1,(0,0,255),3)
cv_show('img',cur_img)
'''

3 得到卡号轮廓

从上面的图片中我们可以看出，有许多轮廓。但是我们只想要银行卡号的轮廓。通过每个轮廓框的高度和宽度进行筛选

(1）遍历所有轮廓，得到想要的四组数字保存在locs

locs=[]

(2）遍历轮廓

for (i,c) in enumerate(cnts):
    #计算矩形
    (x,y,w,h)=cv.boundingRect(c)
    ar=w/float(h)
    #先通过第一轮宽和高比例筛选
    if ar>2.5 and ar<4.0:
        #选择合适的区域，根据实际任务来，这里基本四个数字一组
        if (w>40 and w<55) and (h>10 and h<20):
             #符合的保留下来
            locs.append((x,y,w,h))

(3）将符合的轮廓从左到右排序

locs=sorted(locs,key=lambda x:x[0])

4 遍历每一个轮廓对应的模板数字

初始化一个列表 output ，它将保存图像的信用卡号。 知道每组四位数字的位置，让我们循环遍历四个排序的组并确定其中的数字。

output=[]
for (i,(gX,gY,gW,gH)) in enumerate(locs):
    groupOutpt=[]
    #根据坐标向四周再扩展一丢丢
    group=gray[gY-5:gY+gH+5,gX-5:gX+gW+5]
    # cv_show('group',group)
    #预处理
    group=cv.threshold(group,0,255,cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)[1]
    # cv_show('group',group)
    #计算每一组轮廓
    digitCnts,hierarchy=cv.findContours(group.copy(),cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    digitCnts = sorted(digitCnts, key=lambda x: x[0][0][0])
    #计算每一个轮廓中的数值
    for c in digitCnts:
        #找到当前数值的轮廓，resize成合适的大小
        (x,y,w,h)=cv.boundingRect(c)
        roi=group[y:y+h,x:x+w]
        roi=cv.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=cv.matchTemplate(roi,digitROI,cv.TM_CCOEFF)
            (_,score,_,_)=cv.minMaxLoc(result)
            scores.append(score)
        #得到最合适的数字
        groupOutpt.append(str(np.argmax(scores)))

(1）读取4个轮廓

(2）取每一个轮廓对应的4个数字，这里参考模板上面读取每一个数字的方法。把获取的4个轮廓近似看成上面的模板轮廓，操作如下：

#计算每一个轮廓中的数值
for c in digitCnts:
    #找到当前数值的轮廓，resize成合适的大小
    (x,y,w,h)=cv.boundingRect(c)
     roi=group[y:y+h,x:x+w]
     roi=cv.resize(roi,(57,88))

(3）计算匹配得分

for (digit,digitROI) in digits.items():
  #模板匹配
  result=cv.matchTemplate(roi,digitROI,cv.TM_CCOEFF)
  #模板匹配用到的参数是TM_CCOEFF，只要匹配结果的最大值
  (_,score,_,_)=cv.minMaxLoc(result)
   scores.append(score)

cv.matchTemplate()相关知识：

methods=['cv.TM_CCOEFF','cv.TM_CCORR','cv.TM_CCOEFF','cv.TM_SQDIFF_NORMED'
    ,'cv.TM_CCORR_NORMED','cv.TM_CCOEFF_NORMED']
#进行模板匹配
res=cv.matchTemplate(img,template,3)
#第三个参数是一个数值，1对应上面的TM_CCOEFF,同理下面
print(res.shape)
min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv.minMaxLoc(res)
print(min_val)#最小值
print(max_val)#最大值
print(min_loc)#最小值位置
print(max_loc)#最大值位置

• TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关
• TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大，越相关
• TM_CCOEFF：计算相关系数，计算出来的值越大，越相关
• TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，计算出来的值越接近0，越相关
• TM_CCORR_NORMED：计算归一化相关性，计算出来的值越接近1，越相关
• TM_CCOEFF_NORMED：计算归一化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关

(4）得到最合适的数字

银行卡号上面的每一个数字分别与模板上面0~9一一匹配，然后取里面数值最大的。 返回的是输入列表中最大值的位置

groupOutpt.append(str(np.argmax(scores)))

（5）将每组轮廓也就是4个数字用方框画在原图像上

cv.rectangle(image,(gX-5,gY-5),(gX+gW+5,gY+gH+5),(0,0,255),1)
 cv.putText(image,"".join(groupOutpt),(gX,gY-15),cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.65,(0,255,0),2)

cv.putText()相关知识：

• 图片
• 添加的文字
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• 字体粗细

5 输出结果

print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))

Credit Card #: 4000123456789010

总结

至此，整个项目结束了。总体上没有太多生的知识点，都是之前学过的知识点汇总。感觉就是一块一块学习还可以接受，汇总理解有点困难。下个项目文档扫描OCR识别等着下个星期再复习巩固，明天接着下一个知识点学习。不过都看到这了，就一键三连支持一下呗。