分类： Python/Ruby
2022-10-26 14:10:52
import cv2
import numpy as np
from imutils import contours # 排序操作，也可以不用。
# 绘图展示
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 读取一个模板图像
img = cv2.imread('ocr_a_reference.png', )
# 灰度图
ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值图像
ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
# 轮廓检测
refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 排序(倒序操作) 得到正序0-9的轮廓
refCnts = sorted(refCnts, key=lambda b: b[0][0][0], reverse=False)
digits = {}
# 遍历每一个轮廓
for (i, c) in enumerate(refCnts):
# 计算外接矩形并且resize成合适大小
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
roi = ref[y:y + h, x:x + w]
roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
# 每一个数字对应每一个模板，此时模板中的10个数字分别被保存到了字典中
digits[i] = roi
# 初始化卷积核
rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 3))
sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
# 读卡
image = cv2.imread('./images/credit_card_01.png')
# 统一大小，这里建议让它变小一点，处理像素少一点，后面闭运算让其模糊也方便一些。
set_width = 300 # 自己设定 这里我统一了宽度
rate = set_width / image.shape[:2][1]
image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=rate, fy=rate)
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 礼帽，突出更明亮的区域
tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel)
# 梯度运算，这里使用Sobel算子，只进行了x方向计算。前面的礼帽操作是的我们梯度运算结果更干净些。
# ksize=-1相当于用3*3的
gradX = cv2.Sobel(tophat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ksize=-1)
gradX = np.absolute(gradX) # 绝对值，白-黑 黑-白
# 或者写为 cv2.convertScaleAbs(sobelx)
# 归一化处理
(minVal, maxVal) = (np.min(gradX), np.max(gradX))
# gradX与{BANNED}最佳小值之间的距离占区间长度的几分之几
gradX = (255 * ((gradX - minVal) / (maxVal - minVal)))
gradX = gradX.astype("uint8")
# 闭运算 把卡号那里弄模糊
gradX = cv2.morphologyEx(gradX, cv2.MORPH_CLOSE, rectKernel)
# 二值化，用于之后轮廓检测。
thresh = cv2.threshold(gradX, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 再来一个闭操作
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel)
# 轮廓检测
threshCnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
locs = []
# 遍历轮廓
for (i, c) in enumerate(threshCnts):
# 计算矩形
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
ar = 外汇跟单gendan5.comw / float(h)
# 选择合适的区域，根据实际任务来，这里的基本都是四个数字一组
if ar > 2.5 and ar < 4.0:
if (w > 40 and w < 55) and (h > 10 and h < 20):
# 符合的留下来
locs.append((x, y, w, h))
# 将符合的这四组轮廓按x从左到右排序
locs = sorted(locs, key=lambda x: x[0])
# 遍历这四组数
output = []
# 遍历每一个轮廓中的数字
for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):
groupOutput = []
# 根据坐标提取每一个组
group = gray[gY - 5:gY + gH + 5, gX - 5:gX + gW + 5]
# 预处理
group = cv2.threshold(group, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 计算每一组的轮廓
# group_,
digitCnts, hierarchy = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 就是个排序 真正的顺序我们都知道，可以自己用sort函数
digitCnts = contours.sort_contours(digitCnts,
method="left-to-right")[0]
# 计算每一组中的每一个数值
for c in digitCnts:
# 找到当前数值的轮廓，resize成合适的的大小
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
roi = group[y:y + h, x:x + w]
roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
# 计算匹配得分
scores = []
# 在模板中计算每一个得分 字典digits记录了模板0-9
for (digit, digitROI) in digits.items():
# 模板匹配
result = cv2.matchTemplate(roi, digitROI,
cv2.TM_CCOEFF)
(_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)
scores.append(score)
# 得到{BANNED}最佳合适的数字，这里用的匹配方法对应得分越大越好。
groupOutput.append(str(np.argmax(scores)))
# 画出来
cv2.rectangle(image, (gX - 5, gY - 5),
(gX + gW + 5, gY + gH + 5), (0, 0, 255), 1)
cv2.putText(image, "".join(groupOutput), (gX, gY - 15),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, (0, 0, 255), 2)
# 得到结果
output.extend(groupOutput)
print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))
