作者 | 李秋键 责编 | Carol 头图 | CSDN 付费下载自视觉中国 随着计算机视觉在我们生活中的应用越来越广泛，大量的字符识别和提取应用逐渐变得越来越受欢迎，同时也便利了我们的生活。像我们生活中的凭借身份码取快递、超市扫码支付的机器等等。 字符识别是模式识别的一个重要应用，首先提取待识别字符的特征；然后对提取出来的特征跟字符模板的特征匹配；最后根据准则判定该字符所属的类别。不同的训练方法，不同的特征提取， 不同的匹配规则，就相应的有不同的字符识别方法，基本上很多就是在这些地方做改进，或者是采用新的规则。但是万变不离其宗。 1、模板匹配字符识别算法。 模板匹配字符识别算法是图像识别中的经典算法之一，该算法的核心思想是：通过比较待识别字符图像的字符特征和标准模板的字符特征，计算两者之间的相似性，相似性最大的标准模板的字符即为待识别的字符。 2、神经网络字符识别算法 主要思想： 通过神经网络学习大量字符样本，从而得到字符的样本特征。当对待识别的字符进行识别时，神经网络就会将待识别字符的特征和之前得到的样本特征匹配，从而识别出字符。 3、支持向量机 主要思想 ：同上，都是先得到样本特征，进行训练，然后再分类。SVM应该算是用的最多的分类方法，一般大多适合于二分类问题，在这里就需要使用多分类器来构造。 今天我们就简单的利用OpenCV处理通过提取轮廓和匹配等方式来实现模式匹配的字符识别。 效果图如下：  

实验前的准备

首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的库有cv2库用来图像处理； Numpy库用来矩阵运算，这里主要用来对图像像素值相关性处理；imutils库可以轻松实现基本图像处理功能，如平移，旋转，调整大小，骨架化和显示Matplotlib图像。

程序的搭建

1、参考图像的读取和处理：

参考图像如下，因为银行卡号主要只有0~9这几个数字，为了方便识别数字，我们直接利用这张图片里的数值作为匹配样式：

所以下面我们要做的事很明显，就是要将其中每个数字隔开方便后面匹配。 代码如下：

#定义了一个字典 FIRST_NUMBER  ，它将第一个数字映射到相应的信用卡类型。
FIRST_NUMBER = {"3": "American Express","4": "Visa","5": "MasterCard","6": "Discover Card"
}#参考数字图像，用于匹配#灰度化及二值化
ref=cv2.imread("1.png")
ref = cv2.cvtColor(ref, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]#查找轮廓，从左往右排序
refCnts = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
refCnts = imutils.grab_contours(refCnts)
refCnts = contours.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0]
digits = {}#对于其中每一个轮廓进行提循环，i为数字名称,c为轮廓，我们将每个数字0-9(字典键)与第30行的每个roi   图像(字典值)相关联 。
for (i,c) in enumerate(refCnts):
    (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(c)
    roi=ref[y:y+h,x:x+w]
    roi=cv2.resize(roi,(57,88))
    digits[i]=roi#初始化几个结构化内核，构造了两个这样的内核 - 一个矩形和一个正方形。我们将使用矩形的一个用于Top-hat形态运算符，将方形一个用于关闭操作。
rectKernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(9,3))
sqKernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))

2、获取数字位置分组：

这里需要识别的图片为：

我们需要进行的处理包括二值化和Top-hat形态操作，最后通过findContours函数框出位置。 其中代码如下：

#加载信用卡图像
image=cv2.imread("3.jpg")
image=imutils.resize(image,width=300)
gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#执行Top-hat形态操作，将结果存储为 tophat,Top-hat操作显示了深色背景下的亮区(即信用卡号)
tophat=cv2.morphologyEx(gray,cv2.MORPH_TOPHAT,rectKernel)#计算沿x方向的渐变在计算gradX   数组中每个元素的绝对值之后 ，我们采取一些步骤将值缩放到范围[0-255](因为图像当前是浮点数据类型)。要做到这一点，我们计算 MINVAL#   和 MAXVAL   的 gradX   (线72)，然后由我们的缩放方程上显示  线73(即，最小/最大归一化)。最后一步是将gradX转换   为 uint8   ，其范围为[0-255]
gradx=cv2.Sobel(tophat,ddepth=cv2.CV_32F,dx=1,dy=0,ksize=-1)
gradx=np.absolute(gradx)
(minval,maxval)=(np.min(gradx),np.max(gradx))
gradx=(255*((gradx-minval)/(maxval-minval)))
gradx=gradx.astype("uint8")#执行gradX 图像的Otsu和二进制阈值，然后是另一个关闭操作,对数字分段
gradx=cv2.morphologyEx(gradx,cv2.MORPH_CLOSE,rectKernel)
thresh=cv2.threshold(gradx,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)[1]
thresh=cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_CLOSE,sqKernel)#找到轮廓并初始化数字分组位置列表
cnts=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts=imutils.grab_contours(cnts)

3 、切割字符：

接着循环遍历轮廓，同时根据每个的宽高比进行过滤，允许我们从信用卡的其他不相关区域修剪数字组位置，然后从左到右对分组进行排序，并初始化信用卡数字列表。 部分代码如下：

locs = []#循环遍历轮廓，同时根据每个的宽高比进行过滤，允许我们从信用卡的其他不相关区域修剪数字组位置for (i, c) in enumerate(cnts):# compute the bounding box of the contour, then use the# bounding box coordinates to derive the aspect ratio
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
    ar = w / float(h)# since credit cards used a fixed size fonts with 4 groups# of 4 digits, we can prune potential contours based on the# aspect ratioif ar > 2.5 and ar 4.0:# contours can further be pruned on minimum/maximum width# and heightif (w > 40 and w 55) and (h > 10 and h 20):# append the bounding box region of the digits group# to our locations list
            locs.append((x, y, w, h))#从左到右对分组进行排序，并初始化信用卡数字列表
locs = sorted(locs, key=lambda x:x[0])
output = []#遍历四个排序的分组并确定其中的数字,循环的第一个块中，我们在每一侧提取并填充组5个像素(第125行)# ，应用阈值处理(第126和127行)，并查找和排序轮廓(第129-135行)。for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):# initialize the list of group digits
    groupOutput = []# extract the group ROI of 4 digits from the grayscale image,# then apply thresholding to segment the digits from the# background of the credit card
    group = gray[gY - 5:gY + gH + 5, gX - 5:gX + gW + 5]
    group = cv2.threshold(group, 0, 255,
        cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]# detect the contours of each individual digit in the group,# then sort the digit contours from left to right
    digitCnts = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    digitCnts = imutils.grab_contours(digitCnts)
    digitCnts = contours.sort_contours(digitCnts,
        method="left-to-right")[0]# loop over the digit contoursfor c in digitCnts:# compute the bounding box of the individual digit, extract# the digit, and resize it to have the same fixed size as# the reference OCR-A images
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
        roi = group[y:y + h, x:x + w]
        roi = cv2.resize(roi, (57, 88))# initialize a list of template matching scores
        scores = []# loop over the reference digit name and digit ROIfor (digit, digitROI) in digits.items():# apply correlation-based template matching, take the# score, and update the scores list
            result = cv2.matchTemplate(roi, digitROI,
                cv2.TM_CCOEFF)
            (_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)
            scores.append(score)# the classification for the digit ROI will be the reference# digit name with the *largest* template matching score
        groupOutput.append(str(np.argmax(scores)))# draw the digit classifications around the group
    cv2.rectangle(image, (gX - 5, gY - 5),
        (gX + gW + 5, gY + gH + 5), (0, 0, 255), 2)
    cv2.putText(image, "".join(groupOutput), (gX, gY - 15),
        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, (0, 0, 255), 2)# update the output digits list
    output.extend(groupOutput)# display the output credit card information to the screen
print("Credit Card Type: {}".format(FIRST_NUMBER[output[0]]))
print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

到这里，我们整体的程序就搭建完成，下面为我们程序的运行结果： 源码地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/16t7ZK4j1F6yzp2ynVQol0w 提取码：k5ra

作者简介：

李秋键，CSDN博客专家，CSDN达人课作者。硕士在读于中国矿业大学，开发有taptap竞赛获奖等等。

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