使用Python+OpenCV进行卡类型及16位卡号数字的OCR功能使用Python+OpenCV进行卡类型及

1. 效果图
2. 原理

2.1 OCR-A字体
2.2 检测过程步骤
2.3 优化

3. 源代码

这篇博客将介绍如何通过OpenCV和Python使用模板匹配执行光学字符识别（OCR）。具体来说，将使用Python+OpenCV实现模板匹配算法，以自动识别卡的类型和以及16位卡号数字。
在比较数字时，模板匹配是一种非常快速的方法。
为此将图像处理管道分为4个步骤：

通过各种图像处理技术检测信用卡上四组四个数字，包括形态学操作、阈值和轮廓提取。
从四个分组中提取每个单独的数字，得到16个需要分类的数字。
将模板匹配应用于每个数字，将其与OCR-A字体进行比较，以获得数字分类。
检查信用卡号的第一位数字以确定发卡公司。

在对信用卡OCR系统进行评估后，发现如果发卡信用卡公司使用OCR-A字体作为数字，该系统的准确率为100%。优化可以考虑在野外采集信用卡的真实图像，并训练机器学习模型（通过标准特征提取或训练或卷积神经网络），以进一步提高此系统的准确性。

1. 效果图首先了解一下卡的组成：

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OCR-A 参考字体识别如下：原始图 VS 灰度图 VS 阈值化图 VS 轮廓每个数字提取图：
灰度图：忽略颜色对轮廓提取的影响
阈值化图：使得轮廓在前景白色，背景黑色便于轮廓提取。
轮廓提取图：提取每个数字ROI并记录，方便后续对比卡片中的区域以识别出对应的数字。

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以下卡号均是演示卡，
正确的识别卡的类型和卡号，效果图1：

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识别过程1——原图 VS 灰度图 VS 白帽图 VS 梯度图如下：
灰度图：忽略色彩影响
白帽图：从较暗的背景中提取较亮的区域
梯度图：计算Schaar梯度图，便于了解图像的色彩分配及提取；

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识别过程2——形态学闭合图 VS 二值化图1 VS 阈值化图2 如下：
形态学闭合图：矩形框形态学闭合操作，以帮助闭合信用卡数字之间的小的缝隙
二值化图：以便于提取
阈值化图：方形框形态学闭合操作，以二次帮助闭合信用卡数字区域之间的缝隙

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识别过程3——轮廓过滤图 VS 提取最终效果图如下：
轮廓过滤图：根据面积及纵横比，只保留卡片中的卡号区
最终效果图：提取4组4数字每一个组，然后对每一个组中的4个数字进行截取ROI并识别，并与之前存储的数字ROI进行模板匹配，选取匹配值最高的作为最终结果。

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2. 原理
2.1 OCR-A字体
OCR-A字体，是一种专门用于辅助光学字符识别算法的字体。
主要分为：
检测图像中信用卡的位置；本地化信用卡上的四组四位数字；应用OCR识别信用卡上的16位数字；识别信用卡的类型。
Tesseract库在某些情况无法正确识别数字（这可能是因为Tesseract未接受信用卡示例字体培训）。

2.2 检测过程步骤
在字典中存储卡类型映射关系（卡号的第一位数字代表卡类型）。获取参考图像并提取数字。将数字模板存储在字典中。本地化四个信用卡号组，每个组有四位数字（总共16位）。提取要“匹配”的数字。对每个数字执行模板匹配，将每个单独的ROI与每个数字模板0-9进行比较，同时存储每个尝试匹配的分数。查找每个候选数字的最高分数，并构建一个名为“输出”的列表。其中包含信用卡号。将信用卡号和信用卡类型输出到终端，并将输出图像显示到屏幕上。

2.3 优化
使用OpenCV和Python匹配OCR脚本的模板在100%的时间内正确识别了16位数字中的每一位。然而在将OCR图像应用于真实的信用卡图像时，考虑到照明条件、视角和其他一般噪音的变化，可能需要采取更面向机器学习的方法。

3. 源代码

# 信用卡类型及卡号OCR系统# USAGE# python ocr_template_match.py --reference images/ocr_a_reference.png --image images/credit_card_05.pngimport argparseimport cv2import imutilsimport numpy as np# 导入必要的包from imutils import contours# 构建命令行参数及解析# --image 必须要进行OCR的输入图像# --reference 必须参考OCR-A图像ap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i", "--image", required=True,help="path to input image")ap.add_argument("-r", "--reference", required=True,help="path to reference OCR-A image")args = vars(ap.parse_args())# 定义一个字典（映射信用卡第一位数字和信用卡类型的编号）FIRST_NUMBER = {"3": "American Express","4": "Visa","5": "MasterCard","6": "Discover Card"}# 从磁盘加载参考OCR-A图像，转换为灰度图，阈值化图像以显示为白色前景和黑色背景# 并反转图像# and invert it, such that the digits appear as *white* on a *black*ref_origin = cv2.imread(args["reference"])cv2.imshow("ref_origin", ref_origin)ref = ref_origin.copy()ref = cv2.cvtColor(ref, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow("ref_gray", ref)ref = cv2.threshold(ref, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]cv2.imshow("ref_threshhold", ref)cv2.waitKey(0)# 寻找OCR-A图像中的轮廓（数字的外轮廓线）# 并从左到右排序轮廓，初始化一个字典来存储数字ROIrefCnts = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)print('findContours: ', len(refCnts))refCnts = imutils.grab_contours(refCnts)refCnts = contours.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0]digits = {}# 遍历OCR-A轮廓for (i, c) in enumerate(refCnts):# 计算数字的边界框，提取它，缩放到固定的大小(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)cv2.rectangle(ref_origin, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)roi = ref[y:y + h, x:x + w]roi = cv2.resize(roi, (57, 88))# 更新数字字典，数字匹配ROIdigits[i] = roicv2.imshow("ref and digits", ref_origin)cv2.waitKey(0)# 初始化矩形和方形结构内核# 在图像上滑动它来进行（卷积）操作，如模糊、锐化、边缘检测或其他图像处理操作。# 使用矩形函数作为Top-hat形态学运算符，使用方形函数作为闭合运算。rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 3))sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))# 准备进行OCR的输入图像# 加载输入图像，保持纵横比缩放图像宽度为300，转换为灰度图origin = cv2.imread(args["image"])origin = imutils.resize(origin, width=300)image = origin.copy()cv2.imshow("origin", origin)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow("gray", gray)# 执行形态学操作# 应用tophat（白帽）形态学操作以在暗的背景中提取出亮的区域（信用卡上的数字卡号）# Top hat操作在深色背景（即信用卡号）下显示浅色区域tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel)cv2.imshow("tophat", tophat)# 计算Scharr梯度，计算梯度值# 在白色礼帽上，计算x方向的Scharr梯度，然后缩放到范围[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))# 最小/最大归一化, 由float转换gradX到uint8范围[0-255]gradX = (255 * ((gradX - minVal) / (maxVal - minVal)))gradX = gradX.astype("uint8")cv2.imshow("gradient", gradX)# 使用矩形框应用闭合操作以帮助闭合信用卡数字之间的小的缝隙# 应用Otsu's阈值方法二值化图像gradX = cv2.morphologyEx(gradX, cv2.MORPH_CLOSE, rectKernel)cv2.imshow("morphologyEx", gradX)thresh = cv2.threshold(gradX, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]cv2.imshow("thresh1", thresh)# 在二值化图像上，应用二次闭合操作# 再一次方形框形态学操作，帮助闭合信用卡数字区域之间的缝隙thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel)cv2.imshow("thresh2", thresh)# 阈值图像中查找轮廓，然后初始化数字位置列表cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnts = imutils.grab_contours(cnts)locs = []# 遍历轮廓for (i, c) in enumerate(cnts):# 计算轮廓的边界框，并计算纵横比(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)ar = w / float(h)# 由于信用卡有固定的4组4数字，可以根据纵横比来寻找潜在的轮廓if ar > 2.5 and ar < 4.0:# 轮廓可以在最小/最大宽度上进一步修剪if (w > 40 and w < 55) and (h > 10 and h < 20):# 添加数字组轮廓的编辑框轮廓到位置listlocs.append((x, y, w, h))cv2.rectangle(origin, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), -1)cv2.imshow("contours filter", origin)# 突出显示信用卡上四组四位数字（总共十六位）。# 从左到右排序轮廓，并初始化list来存储信用卡数字列表locs = sorted(locs, key=lambda x: x[0])output = []# 遍历四组四位数字for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):# 初始化存放每组数字的listgroupOutput = []# 提取每组4位数字的灰度图ROI# 应用阈值方法从背景信用卡中分割数字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]# 检测组中每个单独数字的轮廓# 从左到右排序轮廓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]# 遍历数字轮廓for c in digitCnts:# 计算每个单独数字的边界框# 提取数字，缩放以拥有和参考OCR-A字体模板图像相同的大小(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)roi = group[y:y + h, x:x + w]roi = cv2.resize(roi, (57, 88))# 初始化模板匹配分数listscores = []# 遍历参考数字名和数字ROIfor (digit, digitROI) in digits.items():# 应用基于相关性的模板匹配，计算分数，更新分数list# apply correlation-based template matching, take the# score, and update the scores listresult = cv2.matchTemplate(roi, digitROI,cv2.TM_CCOEFF)(_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)scores.append(score)# 数字ROI的分类将取模板匹配分数中分数最大的参考数字# the classification for the digit ROI will be the reference# digit name with the *largest* template matching scoregroupOutput.append(str(np.argmax(scores)))# 围绕每组画一个矩形，并以红色文本标识图像上的信用卡号# 绘制每组的数字识别分类结果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)# 更新输出数字分组列表# Pythonic的方法是使用extend函数，它将iterable对象的每个元素（本例中为列表）追加到列表的末尾output.extend(groupOutput)# 显示检测到的信用卡类型和卡号到屏幕上print("Credit Card Type: {}".format(FIRST_NUMBER[output[0]]))print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)

参考 https://www.pyimagesearch.com/2017/07/17/credit-card-ocr-with-opencv-and-python/
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