1. 开发环境准备
在开始开发前，我们需要进行以下准备：
1.1 安装Python
Python是一种通用编程语言，因此，我们需要先安装它。您可以从官方网站https://www.python.org/downloads/下载最新版本的Python。
在本次开发中，我们将使用Python 3.6版本。
1.2 安装OpenCV
OpenCV是一种开源计算机视觉库，可以用于处理图像和视频数据。在Python中，我们可以使用OpenCV库来处理图像。
要安装OpenCV，我们可以使用pip命令：
pip install opencv-python2. 数据集准备
为了能够训练我们的模型，我们需要一些数字图像样本。在这里，我们将使用MNIST数据集。这个数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一张手写数字图片。
您可以从官方网站http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载MNIST数据集。
下载下来的数据集是以.idx格式存储的，我们可以使用Python来读取它们。读取.idx文件的方法可以参考以下代码：
import numpy as np
def read_idx(filename):
with open(filename, 'rb') as f:
zero, data_type, dims = struct.unpack('>HBB', f.read(4))
shape = tuple(struct.unpack('>I', f.read(4))[0] for d in range(dims))
return np.frombuffer(f.read(), dtype=np.uint8).reshape(shape)
3. 数据处理
在读取MNIST数据集之后，我们需要进行一些处理，以使其适合我们的模型。具体地说，我们需要将每张手写数字图片转换为二值图像，这样我们就可以将图像中的数字像素提取出来。
实现这个过程可以参考以下代码：
def binarize(image, threshold=127):
"""把每个像素值转换为0和255"""
return (image > threshold) * 255
def process_images(images):
"""将图片转换为二值图像"""
return np.array([binarize(img) for img in images])
4. 模型训练
在处理数据之后，我们可以开始训练模型了。在这里，我们将使用Keras库构建卷积神经网络。Keras是一种高级神经网络API，可以在TensorFlow、CNTK或Theano等后端上运行。
在MNIST数据集上构建深度学习模型的最基本的形式是一个卷积层，一个最大池层，一个平坦层和一个密集层。下面是构建模型的示例代码：
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential
# 构建模型
model = Sequential()
# 添加卷积层和最大池层
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 添加平坦层和密集层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
然后，我们需要将训练数据和测试数据输入模型中进行训练：
# 把训练数据和测试数据转换成适合Keras模型的形式
x_train = process_images(read_idx('train-images.idx3-ubyte'))
y_train = keras.utils.to_categorical(read_idx('train-labels.idx1-ubyte'))
x_test = process_images(read_idx('t10k-images.idx3-ubyte'))
y_test = keras.utils.to_categorical(read_idx('t10k-labels.idx1-ubyte'))
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))
5. 模型应用
在模型训练完成之后，我们就可以将其应用到我们的信用卡图像上，进行数字识别了。
在这里，我们需要先对信用卡图像进行预处理。具体地说，我们需要将图像转为灰度图像，调整图像大小和形状，并进行二值化处理：
import cv2
def preprocess(image):
"""对图像进行预处理"""
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 裁剪图像，并重设大小
resized = cv2.resize(gray, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 对图像进行二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(resized, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
return binary
然后，我们就可以使用模型对数字进行识别了。具体地说，我们需要找出信用卡图像中包含数字的位置，然后将每个数字图像输入模型中进行识别：
def recognize_numbers(image):
"""识别信用卡中的数字"""
# 对信用卡图像进行预处理
processed_image = preprocess(image)
# 寻找数字位置
contours, _ = cv2.findContours(processed_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 对每个数字图像进行识别
numbers = []
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
# 从二值化的图像中提取数字图像
number_image = processed_image[y:y+h, x:x+w]
# 调整数字图像尺寸
resized = cv2.resize(number_image, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 对数字图像进行预处理
processed = (255-resized) / 255.0
processed = processed.reshape((1, 28, 28, 1))
# 对数字图像进行识别
result = model.predict(processed, batch_size=1)
number = np.argmax(result)
# 保存识别结果
numbers.append(number)
return numbers
最后，我们可以将识别结果输出，作为信用卡的数字：
# 读取信用卡图像
image = cv2.imread("credit_card.png")
# 识别信用卡数字
numbers = recognize_numbers(image)
# 输出数字
print(numbers)
总结
本文介绍了使用Python和OpenCV实现信用卡数字识别的方法。具体地说，我们首先准备了开发环境和数据集，并对数据进行了处理。然后，我们使用Keras构建了一个卷积神经网络进行训练。最后，我们对信用卡图像进行了预处理，并使用训练好的模型对数字进行识别。