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Opencv獲取身份證號碼區域的示例代碼

2020-01-26 13:39:55
字體:
來源:轉載
供稿:網友

記得應該是16年的時候,從一個公開課看到了關于OCR方面的內容,里面講到了通過OpenCV對身份證號碼區域的剪裁以及使用Tess-Two進行文字識別,實現了對身份證號碼的識別功能。

斷斷續續看了點關于OpenCV的資料,感覺不是這個專業的真難看懂,各種公式各種名詞。今天主要用于做個記錄,那個一直碎碎念的東西終于完成了!

原理

我理解的原理(除去文字識別):

  • 對圖片進行降噪以及二值化,凸顯內容區域
  • 對圖片進行輪廓檢測
  • 對輪廓結果進行分析
  • 剪裁指定區域

代碼實現

本文采用VS2017實現,代碼如下:

#include "stdafx.h"#include "idocr.h"#include <opencv2/opencv.hpp>#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"using namespace cv;using namespace std;void dealImg(char * path){  Mat src = imread(path);  // 結果圖  Mat dst;  // 顯示原圖  imshow("原圖", src);  cvtColor(src, dst, COLOR_RGB2GRAY);  // 高斯模糊,主要用于降噪  GaussianBlur(dst, dst, Size(3, 3), 0);  imshow("GaussianBlur圖", dst);  // 二值化圖,主要將灰色部分轉成白色,使內容為黑色  threshold(dst, dst, 165, 255, THRESH_BINARY);  imshow("threshold圖", dst);  // 中值濾波,同樣用于降噪  medianBlur(dst, dst, 3);  imshow("medianBlur圖", dst);  // 腐蝕操作,主要將內容部分向高亮部分腐蝕,使得內容連接,方便最終區域選取  erode(dst, dst, Mat(9, 9, CV_8U));  imshow("erode圖", dst);  //定義變量  vector<vector<Point>> contours;  vector<Vec4i> hierarchy;  findContours(dst, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);  Mat result;  for (int i = 0; i < hierarchy.size(); i++)  {    Rect rect = boundingRect(contours.at(i));    rectangle(src, rect, Scalar(255, 0, 255));    // 定義身份證號位置大于圖片的一半,并且寬度是高度的6倍以上    if (rect.y > src.rows / 2 && rect.width / rect.height > 6)    {      result = src(rect);      imshow("身份證號", result);    }  }  imshow("輪廓圖", src);}

詳細步驟:

  1. 載入原圖
  2. 將原圖轉為灰度圖
  3. 使用高斯模糊進行第一次降噪
  4. 將圖片二值化
  5. 使用中值濾波進行降噪
  6. 腐蝕操作,主要將內容部分向高亮部分腐蝕,使得內容連接,方便最終輪廓檢測
  7. 輪廓檢測,獲得所有輪廓
  8. 定義身份證號位置大于圖片的一半,并且寬度是高度的6倍以上,并剪裁該區域

結果

對于身份證比較正的圖片位置識別的還算是挺正確的,但是如果圖片不正,那么第一步就應該對圖片進行較正,無奈我是菜雞。下面是網上搜的一個假身份證圖片:

原圖

輪廓檢測圖

剪裁結果圖

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持武林網。

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