一、 摘要
此应用功能为自动识别并获取银行卡卡号，通过导入需要识别的银行卡图片，以及跟银行卡上卡号的数字相一致的数字模型，则可以成功实现识别并获取银行卡卡号的功能。如果你对此感兴趣的话，下面将会详细介绍具体的开发过程。
二、 引言
这是我作为小白学习Python了解的第一个Opencv项目，所以文章多有不足之处，愿可以多多指点，本人虚心求教，也可以一起学习哦！！！！
1）首先代码的环境是基于Anaconda3(Python2.7)+Opencv(python)+Eclipse(pydev),具体的安装过程可以参照参考文献链接里的第一个视频，遇到问题不要着急多查多试一定能解决的。
2）代码的应用意义旨在快速自动、准确、识别、获取卡号信息，取代了以往人工抄写的方式，可以提高卡号信息的获取正确率以及工作的时效。
3）本代码虽然不需要太深入了解Opencv相关知识，但需提前掌握以下知识点的学习
a.图像的基本操作（图像数据的读取、显示、保存、属性打印等等）、截取部分图像数据、颜色通道提取、边界填充、数值计算
b.图像阈值、图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波等等）
c.图像形态学处理（腐蚀操作、膨胀操作、开运算与闭运算、梯度运算、礼帽与黑帽）
d.图像梯度计算方法（Sobel算子、Scharr算子等）
e.边缘检测（Canny边缘检测算法）
f.图像金字塔、轮廓检测（检测、绘制轮廓、轮廓特征、轮廓近似）、模板匹配
g.直方图、傅里叶变换
4）代码功能要求实现：导入图一与图二之后，将得到图三所示数据!
三、 代码整体设计思想结构图:
四、 代码+模块分析+结果对应展示
1、模板处理代码部分
2、 银行卡图片处理代码
如图三所示，由于初始导入的银行卡片上背景信息复杂，所以先进行预处理以及一些形态学处理之后，则有利于我们进行准确检测我们需要的卡号轮廓信息的工作
五、应用使用步骤：
如图四所示，执行代码时需要在.py文件后加（ -i images/银行卡图片文件名 -t ocr_a_reference.png），执行即可
六. 总结和展望图
小白一枚，初次尝试，希望自己能继续坚持完成后面一系列的学习，下次能达到自己一开始定下的目标