基于OpenCV的银行卡号识别方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109034145A(43)申请公布日2018.12.18(21)申请号201810736445.4(22)申请日2018.07.06(71)申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市雁塔区太白南路2号(72)发明人黄遵祥郑春红郑红(74)专利代理机构陕西电子工业专利中心61205代理人陈宏社王品华(51)Int.Cl.G06K9/20(2006.01)G06K9/34(2006.01)G06K9/38(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图5页(54)发明名称基于OpenCV的银行卡号识别方法(57)摘要本发明提出了一种基于OpenCV的银行卡号识别方法，用于解决现有技术中存在的卡号识别准确度较低的技术问题。实现步骤为：首先对银行卡图像进行灰度化，再区分强光照、中光照、弱光照和光照不均匀四种情况，针对不同情况使用不同的二值化算法，实现对银行卡图像的预处理；通过先膨胀腐蚀后轮廓提取的方法，实现获取二值化图像中的卡号区域图像；通过列投影法进行字符分割并进行归一化，实现对卡号区域二值化图像进行字符分割；通过模板匹配算法，实现对归一化后字符图像集进行字符识别。本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种银行卡号的识别方法，可应用于车牌识别、票据单号识别、证件号码识别等数字识别的场合。CN109034145ACN109034145A权利要求书1/2页1.一种基于OpenCV的银行卡号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对银行卡图像进行预处理：(1a)利用OpenCV的cvtColor函数对预先存储的银行卡图像进行灰度化处理，得到灰度图像；(1b)判断灰度图像光照强度的均匀性：将灰度图像均匀划分为左右两个区域，并判断两个区域中像素点的不同灰度级别比例是否满足一定的误差范围，若是，则灰度图像为光照强度均匀图像，并执行步骤(1c)，否则，灰度图像为光照强度非均匀图像，并执行步骤(1d)；(1c)对光照强度均匀图像进行二值化：当每个区域灰度等级大于倍最大灰度等级的像素点数量都占该区域所有像素点数量的70％以上时，采用OpenCV中的最大类间方差OTSU算法对光照强度均匀图像进行二值化，得到二值化图像；当两个区域灰度等级小于倍并大于倍最大灰度等级的像素点数量都占该区域所有像素点数量的70％以上时，采用最佳阈值迭代法对光照强度均匀图像进行二值化，得到二值化图像；当两个区域灰度等级小于倍最大灰度等级的像素点数量都占该区域所有像素点数量的70％以上时，采用最佳阈值迭代法对光照强度均匀图像进行二值化，得到二值化图像；(1d)对光照强度非均匀图像进行二值化：采用优化的Bernsen算法对光照强度非均匀图像进行二值化，得到二值化图像；(2)获取二值化图像中的卡号区域图像：(2a)采用OpenCV的morphologyEx函数对二值化图像进行闭运算，得到闭运算二值化图像；(2b)对闭运算二值化图像进行膨胀腐蚀，得到膨胀腐蚀图像；(2c)采用OpenCV中的findContours函数提取膨胀腐蚀图像的内外边缘轮廓信息，并通过银行卡的先验卡号位置信息，对膨胀腐蚀图像的内外边缘轮廓信息进行筛选，得到膨胀腐蚀图像卡号位置的矩形块轮廓；(2d)根据膨胀腐蚀图像卡号位置的矩形块轮廓，确定二值化图像中卡号区域的上下边界，并对上下边界范围内的图像进行列扫描，得到包含完整卡号信息的卡号区域二值化图像；(3)对卡号区域二值化图像进行字符分割：(3a)对卡号区域二值化图像中的像素点按列方向投影，得到卡号区域的列投影拟合曲线图；(3b)从列投影拟合曲线图中选取与预先设定的阈值相同的拟合点，并计算相邻拟合点横坐标的算术平均值，得到列投影拟合曲线图上纵坐标值小于阈值的算术平均值所对应的点，将这些点作为卡号字符之间的断点；(3c)根据卡号字符之间的断点对卡号区域二值化图像进行字符分割，得到由与卡号字2CN109034145A权利要求书2/2页符顺序相同的多个字符图像组成的字符图像集，并采用OpenCV中的resize函数对字符图像集进行归一化，得到归一化后字符图像集；(4)对归一化后字符图像集进行字符识别：(4a)从微软系统中选取多种由0～9十位字模组成的数字模板，每种数字模板中字模的字体相同，各数字模板中字模的字体不同；(4b)采用OpenCV中的MatchTemplate函数，计算归一化后字符图像集中每个字符图像与每种数字模板中每个字模的相似程度，并将与每个字符图像相似程度最高的字模所代表的数字作为每个字符图像的识别结果。2.根据权利要求1所述的基于OpenCV的银行卡号识别方法，其特征在于，步骤(1b)中所述的判断两个区域中像素点的不同灰度级别比例是否满足一定的误差范围，具体判断方式为：