Opencv获取身份证号码区域的示例代码

记得应该是16年的时候，从一个公开课看到了关于OCR方面的内容，里面讲到了通过OpenCV对身份证号码区域的剪裁以及使用Tess-Two进行文字识别，实现了对身份证号码的识别功能。

断断续续看了点关于OpenCV的资料，感觉不是这个专业的真难看懂，各种公式各种名词。今天主要用于做个记录，那个一直碎碎念的东西终于完成了！

原理

我理解的原理（除去文字识别）：

  • 对图片进行降噪以及二值化，凸显内容区域
  • 对图片进行轮廓检测
  • 对轮廓结果进行分析
  • 剪裁指定区域

代码实现

本文采用VS2017实现，代码如下：

#include "stdafx.h"
#include "idocr.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
void dealImg(char * path)
{
  Mat src = imread(path);
  // 结果图
  Mat dst;
  // 显示原图
  imshow("原图", src);

  cvtColor(src, dst, COLOR_RGB2GRAY);
  // 高斯模糊，主要用于降噪
  GaussianBlur(dst, dst, Size(3, 3), 0);
  imshow("GaussianBlur图", dst);
  // 二值化图，主要将灰色部分转成白色，使内容为黑色
  threshold(dst, dst, 165, 255, THRESH_BINARY);
  imshow("threshold图", dst);
  // 中值滤波，同样用于降噪
  medianBlur(dst, dst, 3);
  imshow("medianBlur图", dst);
  // 腐蚀操作，主要将内容部分向高亮部分腐蚀，使得内容连接，方便最终区域选取
  erode(dst, dst, Mat(9, 9, CV_8U));
  imshow("erode图", dst);

  //定义变量
  vector<vector<Point>> contours;
  vector<Vec4i> hierarchy;
  findContours(dst, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

  Mat result;

  for (int i = 0; i < hierarchy.size(); i++)
  {

    Rect rect = boundingRect(contours.at(i));
    rectangle(src, rect, Scalar(255, 0, 255));
    // 定义身份证号位置大于图片的一半，并且宽度是高度的6倍以上
    if (rect.y > src.rows / 2 && rect.width / rect.height > 6)
    {
      result = src(rect);
      imshow("身份证号", result);
    }
  }

  imshow("轮廓图", src);
}

详细步骤：

  1. 载入原图
  2. 将原图转为灰度图
  3. 使用高斯模糊进行第一次降噪
  4. 将图片二值化
  5. 使用中值滤波进行降噪
  6. 腐蚀操作，主要将内容部分向高亮部分腐蚀，使得内容连接，方便最终轮廓检测
  7. 轮廓检测，获得所有轮廓
  8. 定义身份证号位置大于图片的一半，并且宽度是高度的6倍以上，并剪裁该区域

结果

对于身份证比较正的图片位置识别的还算是挺正确的，但是如果图片不正，那么第一步就应该对图片进行较正，无奈我是菜鸡。下面是网上搜的一个假身份证图片：

原图

轮廓检测图

剪裁结果图

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python opencv实现切变换 不裁减图片

    python opencv实现切变换 不裁减图片

    本文实例为大家分享了python opencv实现切变换的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding:gb2312 -*- import cv2 from math import * import numpy as np img = cv2.imread("3-2.jpg") height,width=img.shape[:2] degreeAffine=45 #切变换最后结果 heightAffine=height widthAffine=int(2*height*

  • opencv python 傅里叶变换的使用

    理论 傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性,对于图像,2D离散傅里叶变换(DFT)用于找到频域.快速傅里叶变换(FFT)的快速算法用于计算DFT. 于一个正弦信号,x(t)=Asin(2πft),我们可以说 f 是信号的频率,如果它的频率域被接受,我们可以看到 f 的峰值.如果信号被采样来形成一个离散信号,我们得到相同的频率域,但是在[−π,π] or [0,2π]范围内是周期性的 (or [0,N] for N-point DFT). 可以将图像视为在两个方向上采样的信号.因此,在X和Y方向

  • python opencv实现图片旋转矩形分割

    python opencv实现图片旋转矩形分割

    有时候需要对有角度的矩形框内图像从原图片中分割出来.这里的程序思想是,先将图片进行矩形角度的旋转,使有角度的矩形处于水平状态后,根据原来坐标分割图片. 参考:python opencv实现旋转矩形框裁减功能 修改原来的程序: 1.旋转函数的输入仅为矩形的四点坐标 2.角度由公式计算出来 3.矩形四点pt1,pt2,pt3,pt4由txt文件读入 4.在旋转程序中还处理了顺时针和逆时针及出现矩形框翻转的问题. 代码: # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 from m

  • opencv python 2D直方图的示例代码

    Histograms - 3 : 2D Histograms 我们已经计算并绘制了一维直方图,因为我们只考虑一个特征,即像素的灰度强度值.但在二维直方图中,需要考虑两个特征,通常,它用于查找颜色直方图,其中两个要素是每个像素的色调和饱和度值. OpenCV中的2D直方图 使用函数cv.calcHist(), 对于颜色直方图,我们需要将图像从BGR转换为HSV. (请记住,对于1D直方图,我们从BGR转换为灰度).对于2D直方图,其参数将修改如下: channels = [0,1]:因为我们需要同

  • python opencv旋转图像（保持图像不被裁减）

    python opencv旋转图像（保持图像不被裁减）

    本文实例为大家分享了python opencv旋转图像的具体代码,保持图像不被裁减,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding:gb2312 -*- import cv2 from math import * import numpy as np img = cv2.imread("3-2.jpg") height,width=img.shape[:2] degree=45 #旋转后的尺寸 heightNew=int(width*fabs(sin(radians(degree)

  • OpenCV外接USB摄像头的方法

    近期,需要利用OpenCV计算机视觉库读取视频并显示.保存.由于之前一直使用笔记本,此次台式机外接USB摄像头,出现了很大问题,总是显示内存问题,谷歌.百度大半天,总结各路大神建议,最终解决了问题,将问题和代码分享给大家,避免走弯路. 出现问题原因: 1. 摄像头初始化需要时间,进入循环前 waitKey(2000),否则会出现闪退:         2. 摄像头视频存在解码问题. //--------------------------------------[程序说明]-----------

  • python opencv实现旋转矩形框裁减功能

    python opencv实现旋转矩形框裁减功能

    本文实例为大家分享了python opencv实现旋转矩形框裁减的具体代码,供大家参考,具体内容如下 经常遇见旋转矩形框的裁减问题,那么思路是,将矩形框旋转正然后再裁减 # -*- coding:gb2312 -*- import cv2 from math import * import numpy as np import time def rotateImage(img,degree,pt1,pt2,pt3,pt4): height,width=img.shape[:2] heightNe

  • Opencv获取身份证号码区域的示例代码

    Opencv获取身份证号码区域的示例代码

    记得应该是16年的时候,从一个公开课看到了关于OCR方面的内容,里面讲到了通过OpenCV对身份证号码区域的剪裁以及使用Tess-Two进行文字识别,实现了对身份证号码的识别功能. 断断续续看了点关于OpenCV的资料,感觉不是这个专业的真难看懂,各种公式各种名词.今天主要用于做个记录,那个一直碎碎念的东西终于完成了! 原理 我理解的原理(除去文字识别): 对图片进行降噪以及二值化,凸显内容区域 对图片进行轮廓检测 对轮廓结果进行分析 剪裁指定区域 代码实现 本文采用VS2017实现,代码如下:

  • PHP实现中国公民身份证号码有效性验证示例代码

    本文将使用Java实现中国公民(15位或者18位)身份证号码的相关验证,功能如下: 身份证号有效性验证 分析详细身份证信息 生成一个虚拟的省份证号码. 身份证号码验证 1.号码的结构 公民身份号码是特征组合码,由十七位数字本体码和一位校验码组成.排列顺序从左至右依次为:六位数字地址码,八位数字出生日期码,三位数字顺序码和一位数字校验码. 2.地址码(前六位数) 表示编码对象常住户口所在县(市.旗.区)的行政区划代码,按GB/T2260的规定执行. 3.出生日期码(第七位至十四位) 表示编码对象出

  • Python+Opencv身份证号码区域提取及识别实现

    前端时间智能信息处理实训,我选择的课题为身份证号码识别,对中华人民共和国公民身份证进行识别,提取并识别其中的身份证号码,将身份证号码识别为字符串的形式输出.现在实训结束了将代码发布出来供大家参考,识别的方式并不复杂,并加了一些注释,如果有什么问题可共同讨论.最后重要的事情说三遍:请勿直接抄袭,请勿直接抄袭,请勿直接抄袭!尤其是我的学弟学妹们,还是要自己做的,小心直接拿我的用被老师发现了挨批^_^. 实训环境:CentOS-7.5.1804 + Python-3.6.6 + Opencv-3.4.

  • Python 利用OpenCV给照片换底色的示例代码

    OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.相比于PIL库来说OpenCV更加强大, 可以做更多更复杂的应用,比如人脸识别等. 1. 读入并显示图片 im

  • Python Opencv实现单目标检测的示例代码

    一 简介 目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分,将其分割出来进行下一步操作,可避免背景的干扰.以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法,算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1,背景区域全置为0,然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割,在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例. 环境:python3.7 opencv4.4.0 二 背景前景分离 1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件 根据图像前景和背景的差异进行二值化,例如有明显颜色差异的转换到HSV色彩空间进行分割. 1

  • JAVA验证身份证号码有效性的实例代码

    JAVA验证身份证号码有效性的实例代码

    目录 一.身份证结构和形式 二. 18位身份证号码计算方法 三.JAVA 校验身份证号码 补充:java开发身份证号校验(边输入边校验) 总结 一.身份证结构和形式 在通用的身份证号码有15位的和18位的: 15位身份证号码各位的含义: 1.1-2位省.自治区.直辖市代码: 2.3-4位地级市.盟.自治州代码: 3.5-6位县.县级市.区代码: 4.7-12位出生年月日,比如670401代表1967年4月1日,与18位的第一个区别: 5.13-15位为顺序号,其中15位男为单数,女为双数: 18

  • OpenCV 表盘指针自动读数的示例代码

    前段时间参加了一个表盘指针读数的比赛,今天来总结一下 数据集一共有一千张图片: 方法一:径向灰度求和 基本原理: 将图像以表盘圆心转换成极坐标,然后通过矩阵按行求和找到二值图最大值即为指针尖端 导入需要用到的包 import cv2 as cv import numpy as np import math from matplotlib import pyplot as plt import os 图像预处理 去除背景:利用提取红色实现 def extract_red(image): "&quo

  • python使用OpenCV模块实现图像的融合示例代码

    可以通过OpenCV函数cv.add()或简单地通过numpy操作添加两个图像,res = img1 + img2.两个图像应该具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以是标量值. 三种融合 注意融合时,一般来说两个图像的尺寸是一样大小的,如果大小不一样,需要把大的图像的某一部分先截出来,与小的图先融合,再作为整体替换掉原来大图中抠出的小图部分. """ # @Time : 2020/4/3 # @Author : JMChen """ impor

  • python3+openCV 获取图片中文本区域的最小外接矩形实例

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! print("thresh =",thresh) coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))//获取thresh二值灰度图片中的白色文字区域的点 print("coords =",coords) min_rect = cv2.minAreaRect(coords)//由点集获取最小矩形(包含中心坐标点.宽和高.偏转角度) print("min_rec =&qu

  • 用opencv给图片换背景色的示例代码

    图像平滑 模糊/平滑图片来消除图片噪声 OpenCV函数:cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() 2D 卷积 OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作,比如我们的核是下面这样(3×3区域像素的和除以10): img = cv2.imread('lena.jpg') # 定义卷积核 kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 10 # 卷积操作,

随机推荐