Python开发之基于模板匹配的信用卡数字识别功能

1. 介绍

数字识别是现代计算机视觉领域中的一个重要问题。在实际生活中，我们经常需要识别数字，比如身份证号码、银行卡号码等。本文将介绍如何使用Python进行基于模板匹配的信用卡数字识别。

2. 信用卡数字识别

2.1 模板匹配

在数字识别中，模板匹配是一种常用的方法。其基本思路是将输入图像与事先准备好的模板图像逐像素比较，并找出最佳匹配的像素位置。在实际应用中，我们通常需要为每个数字准备一个模板图像，然后根据输入图像与不同模板图像的匹配程度来判断输入数字的数值。

2.2 基于OpenCV的数字识别方法

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，其中包含很多数字图像处理的功能函数，是Python语言处理数字图像和视频的强大工具。

在本文中,我们将使用基于模板匹配的方法识别信用卡上的数字。具体步骤如下：

使用OpenCV读取待识别的信用卡图像。

为每个数字准备一个模板图像，并将所有模板图像存储在一个列表中。

对待识别的信用卡图像进行数字分割。

从待识别数字图像中提取特征。

将提取到的特征与所有模板图像进行匹配，找到最佳匹配的数字。

3. 代码实现

3.1 读取信用卡图像

首先，我们需要读取待识别的信用卡图像。可以使用OpenCV中的cv2.imread()函数来实现。

import cv2

# 读取信用卡图像
img = cv2.imread('credit_card.png')
# 显示图像
cv2.imshow('credit_card', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

执行上述代码，我们可以看到信用卡图像的窗口弹出。

注意：信用卡图像需要与代码保存在同一文件夹中。

3.2 准备模板图像

接下来，我们需要准备每个数字的模板图像。在本文中，我们将使用已经准备好的0~9数字模板，可以从这里下载。

import os

# 定义数字模板路径
template_path = 'template'
# 所有的数字模板列表
templates = []
# 遍历数字模板文件夹
for filename in os.listdir(template_path):
    template = cv2.imread(os.path.join(template_path, filename), 0)
    templates.append(template)

上述代码将遍历数字模板文件夹，并将所有的数字模板加载到templates列表中。

3.3 数字分割

接下来，我们需要对信用卡图像进行数字分割，以便单独处理每个数字。在本文中，我们使用二值化、形态学操作等方法对信用卡图像进行数字分割。

import numpy as np

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 形态学操作，膨胀
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
# 显示分割结果
cv2.imshow('dilation', dilation)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

执行上述代码，我们可以看到数字分割后的结果。

3.4 特征提取

接下来，我们需要对分割后的数字图像提取特征。在本文中，我们使用LBP（Local Binary Pattern）算法提取特征。LBP算法是一种用于纹理特征提取的算法，其基本思路是对每个像素与其周围的像素进行比较，得到一个二进制数表示该像素与周围像素之间的关系。

# 定义LBP算法图像处理函数

def lbp(image):
    height, width = image.shape
    result = np.zeros_like(image)
    for i in range(1, height-1):
        for j in range(1, width-1):
            center = image[i, j]
            code = 0
            code |= (image[i-1, j-1] > center) << 7
            code |= (image[i-1, j] > center) << 6
            code |= (image[i-1, j+1] > center) << 5
            code |= (image[i, j+1] > center) << 4
            code |= (image[i+1, j+1] > center) << 3
            code |= (image[i+1, j] > center) << 2
            code |= (image[i+1, j-1] > center) << 1
            code |= (image[i, j-1] > center) << 0
            result[i, j] = code
    return result
# 提取数字分割图像的LBP特征
lbp_images = []
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
    [x, y, w, h] = cv2.boundingRect(contour)
    if w > 10 and h > 10:
        digit = gray[y:y+h, x:x+w]
        digit = cv2.resize(digit, (50, 50))
        digit_lbp = lbp(digit)
        lbp_images.append(digit_lbp)

上述代码使用cv2.findContours()函数找到数字分割图像中所有的轮廓，并使用cv2.boundingRect()函数将轮廓转为矩形框。接着，使用LBP算法提取图像的纹理特征，将结果存储在lbp_images列表中。

3.5 数字识别

最后，我们需要将提取到的LBP特征与所有数字模板进行匹配，找到最佳匹配的数字。

# 定义LBP特征距离函数

def lbp_dist(a, b):
    n = a.shape[0]
    dist = 0
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if a[i, j] != b[i, j]:
                dist += 1
    return dist
# 对每个数字进行识别
result = ''
for digit_lbp in lbp_images:
    min_dist = float('inf')
    best_match = -1
    for i, template in enumerate(templates):
        dist = lbp_dist(digit_lbp, template)
        if dist < min_dist:
            min_dist = dist
            best_match = i
    result += str(best_match)
# 输出识别结果
print('Credit card number: ', result)

上述代码使用lbp_dist()函数计算两个LBP特征之间的距离，通过比较不同数字模板与待识别数字图像的LBP距离，找到最佳匹配的数字。

4. 总结

本文介绍了如何使用Python进行基于模板匹配的信用卡数字识别。本文使用了OpenCV中的数字图像处理函数和LBP算法进行数字分割和特征提取，并使用模板匹配方法找到待识别数字的最佳匹配结果。