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Opencv獲取身份證號(hào)碼區(qū)域的示例代碼

 更新時(shí)間:2018年07月31日 11:37:47   作者:nick_young  
這篇文章主要介紹了Opencv獲取身份證號(hào)碼區(qū)域的示例代碼,小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

記得應(yīng)該是16年的時(shí)候,從一個(gè)公開課看到了關(guān)于OCR方面的內(nèi)容,里面講到了通過(guò)OpenCV對(duì)身份證號(hào)碼區(qū)域的剪裁以及使用Tess-Two進(jìn)行文字識(shí)別,實(shí)現(xiàn)了對(duì)身份證號(hào)碼的識(shí)別功能。

斷斷續(xù)續(xù)看了點(diǎn)關(guān)于OpenCV的資料,感覺不是這個(gè)專業(yè)的真難看懂,各種公式各種名詞。今天主要用于做個(gè)記錄,那個(gè)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(shí)別):

  • 對(duì)圖片進(jìn)行降噪以及二值化,凸顯內(nèi)容區(qū)域
  • 對(duì)圖片進(jìn)行輪廓檢測(cè)
  • 對(duì)輪廓結(jié)果進(jìn)行分析
  • 剪裁指定區(qū)域

代碼實(shí)現(xiàn)

本文采用VS2017實(shí)現(xiàn),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(jié)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(zhuǎn)成白色,使內(nèi)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(nèi)容部分向高亮部分腐蝕,使得內(nèi)容連接,方便最終區(qū)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(hào)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(hào)", result);
    }
  }

  imshow("輪廓圖", src);
}

詳細(xì)步驟:

  1. 載入原圖
  2. 將原圖轉(zhuǎn)為灰度圖
  3. 使用高斯模糊進(jìn)行第一次降噪
  4. 將圖片二值化
  5. 使用中值濾波進(jìn)行降噪
  6. 腐蝕操作,主要將內(nèi)容部分向高亮部分腐蝕,使得內(nèi)容連接,方便最終輪廓檢測(cè)
  7. 輪廓檢測(cè),獲得所有輪廓
  8. 定義身份證號(hào)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(qū)域

結(jié)果

對(duì)于身份證比較正的圖片位置識(shí)別的還算是挺正確的,但是如果圖片不正,那么第一步就應(yīng)該對(duì)圖片進(jìn)行較正,無(wú)奈我是菜雞。下面是網(wǎng)上搜的一個(gè)假身份證圖片:

原圖

輪廓檢測(cè)圖

剪裁結(jié)果圖

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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