IOS身份證識(shí)別(OCR源碼)詳解及實(shí)例代碼
IOS身份證識(shí)別(OCR源碼)詳解
最近項(xiàng)目用到身份證識(shí)別,在github上搜了一堆demo,在Google上找了一堆代碼,有能識(shí)別出證件照的,但是都是打包成.a的靜態(tài)庫(kù),沒(méi)有源碼,我努力吃了幾天書(shū),有了一點(diǎn)研究成果,現(xiàn)在貼出來(lái)與大家分享,要是有更好的方法,希望大神指正,共同探討解決方案。(以下代碼本人親測(cè)可用,正在進(jìn)一步探索智能識(shí)別,如有興趣,請(qǐng)加入)
這里用到了兩個(gè)開(kāi)源庫(kù):OpenCV、TesseractOCRiOS,兩個(gè)語(yǔ)言包c(diǎn)hi_sim、eng。身份證識(shí)別的流程主要有:灰度化,閥值二值化,腐蝕,輪廓檢測(cè),取出身份證號(hào)碼區(qū)域,TesseractOCR識(shí)別文字。
身份證識(shí)別核心源碼:
UIImage * image = [UIImage imageNamed:@"abc.png"]; //將UIImage轉(zhuǎn)換成Matcv::Mat resultImage; UIImageToMat(image, resultImage); //轉(zhuǎn)為灰度圖 cvtColor(resultImage, resultImage, 6); //利用閾值二值化 cv::threshold(resultImage, resultImage, 100, 255, CV_THRESH_BINARY); //腐蝕,填充(腐蝕是讓黑色點(diǎn)變大) cv::Mat erodeElement = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(140,140)); cv::erode(resultImage, resultImage, erodeElement); //輪廊檢測(cè)std::vector> contours; //定義一個(gè)容器來(lái)存儲(chǔ)所有檢測(cè)到的輪廊 cv::findContours(resultImage, contours, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0)); //取出身份證號(hào)碼區(qū)域 std::vectorrects;cv::Rect numberRect = cv::Rect(0,0,0,0); std::vector>::const_iterator itContours = contours.begin(); for ( ; itContours != contours.end(); ++itContours) { cv::Rect rect = cv::boundingRect(*itContours); rects.push_back(rect); NSLog(@"位置分別為:x=%d,y=%d,width=%d,height%d",rect.x,rect.y,rect.width,rect.height); //算法原理:如果新的區(qū)域范圍寬度大于已賦值區(qū)域?qū)挾?,并且寬度為高度的五倍則賦予新值 if (rect.width > numberRect.width && rect.width > rect.height * 5 && rect.height > 200 && rect.height < 300) { numberRect = rect; } } //定位成功成功,去原圖截取身份證號(hào)碼區(qū)域,并轉(zhuǎn)換成灰度圖、進(jìn)行二值化處理 cv::Mat matImage; UIImageToMat(image, matImage); resultImage = matImage(numberRect); cvtColor(resultImage, resultImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::threshold(resultImage, resultImage, 80, 255, CV_THRESH_BINARY); //將Mat轉(zhuǎn)換成UIImage UIImage *numberImage = MatToUIImage(resultImage);
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