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:
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#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);
}
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详细步骤:
- 载入原图
- 将原图转为灰度图
- 使用高斯模糊进行第一次降噪
- 将图片二值化
- 使用中值滤波进行降噪
- 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
- 轮廓检测,获得所有轮廓
- 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服务器之家。
原文链接:https://www.jianshu.com/p/3a5c08a14ddd