python opencv实现信用卡的数字识别

下面我将详细讲解“Python OpenCV实现信用卡的数字识别”的完整攻略，包括以下步骤：

1. 准备工作

首先，我们需要安装OpenCV和NumPy库，可以通过以下命令在终端或命令行中安装：

pip install opencv-python
pip install numpy

1. 数字预处理

在进行数字识别之前，我们需要对原始图片进行预处理，包括二值化、去噪、定位等操作。这里以二值化为例，示例代码如下：

import cv2

# 读取原始图片
img = cv2.imread('credit_card.png')

# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
_, binary = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果
cv2.imshow('binary', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，首先读取原始图片并将其转换为灰度图，在进行二值化时，我们设置阈值为100，超过阈值的像素点设为255（白色），否则设为0（黑色），最终得到一个二值化的图片。

1. 数字定位

在数字预处理之后，我们需要将图片中的数字分离出来并进行定位，这里以轮廓检测为例，示例代码如下：

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，通过cv2.findContours函数查找图片中的轮廓，并通过cv2.drawContours函数将轮廓绘制到原始图片上，最终得到一个带有轮廓的图片。

1. 数字识别

在数字定位之后，我们需要对每个数字进行识别，这里以SVM为例，示例代码如下：

import glob
import cv2
import numpy as np

# 读取数据集
data = []
labels = []
for i in range(10):
    for filename in glob.glob('digits/%d/*.png' % i):
        img = cv2.imread(filename, 0)
        img = cv2.resize(img, (20, 20))
        data.append(img)
        labels.append(i)

# 训练SVM分类器
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.train(np.array(data).reshape(-1, 400), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(labels))

# 识别数字
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    roi = binary[y:y+h, x:x+w]
    roi = cv2.resize(roi, (20, 20))
    _, roi = cv2.threshold(roi, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    feature = roi.reshape(1, 400).astype(np.float32)
    label = svm.predict(feature)[1][0][0]
    cv2.putText(img, str(label), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，我们首先读取数字数据集，然后使用SVM分类器进行训练，最后对每个数字进行识别并将结果绘制到原始图片上。

1. 总结

至此，我们已经完成了“Python OpenCV实现信用卡的数字识别”的攻略。其中包括数字预处理、数字定位、数字识别等步骤。此外，还可以采用其他方法进行数字识别，例如基于深度学习的方法等。