代码收藏家 基于Python和OpenCV的银行卡卡号识别（含完整代码）
基于Python和OpenCV的银行卡卡号识别
一、引言
在当今数字化时代，金融交易的便捷性和高效性备受关注。银行卡作为最常见的金融支付工具之一，在许多场景下，如移动支付、网上银行等，需要快速准确地录入银行卡卡号信息。人工输入卡号不仅效率低下，而且容易出错。因此，银行卡卡号自动识别技术应运而生。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，结合OpenCV这个广泛用于计算机视觉任务的库，为我们提供了实现银行卡卡号识别的有效途径。
二、原理深入解析
（一）图像预处理
- 灰度化处理
- 彩色图像包含大量信息，每个像素点由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个通道组成，这使得计算量较大。而灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，灰度图像每个像素点只有一个亮度值，大大减少了后续处理的计算量。在OpenCV中，我们可以使用
cv2.cvtColor()函数轻松实现从BGR（OpenCV默认的彩色图像格式）到灰度的转换，例如：gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。 - 二值化操作
- 二值化是将灰度图像进一步转换为只有黑白两种颜色的图像的操作。通过设定一个阈值，将图像中的像素点分为两类：大于阈值的像素点设为白色（255），小于阈值的像素点设为黑色（0）。在银行卡卡号识别中，二值化有助于突出卡号数字部分，使其与背景形成鲜明对比。例如，
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)，这里cv2.THRESH_BINARY_INV表示反向二值化，即大于阈值的设为黑色，小于阈值的设为白色，这种方式更适合卡号识别的需求。 - 降噪处理
- 在图像采集过程中，可能会引入各种噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。这些噪声会干扰卡号数字的识别。常见的降噪方法有中值滤波、高斯滤波等。中值滤波是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，对于去除椒盐噪声效果较好。高斯滤波则是根据高斯函数对图像进行加权平均，对去除高斯噪声有效。在银行卡卡号识别中，如果图像存在噪声，可以根据噪声类型选择合适的降噪方法，如
cv2.medianBlur()用于中值滤波。
（二）字符分割
- 定位卡号区域
- 首先，我们需要在二值化后的图像中找到卡号数字所在的区域。通过查找图像中的轮廓（
cv2.findContours()函数），可以得到图像中各个物体的轮廓信息。对于银行卡图像，卡号区域通常具有特定的形状特征，例如，它的长宽比（aspect_ratio = w / h）可能较大。我们可以根据这个特征从所有轮廓中筛选出可能的卡号区域。例如，当长宽比大于5时，我们认为这个区域可能是卡号区域，然后将其从原始图像中提取出来。 - 单个数字分割
- 在确定了卡号区域后，我们需要将连续的卡号数字分割成单个数字。再次对卡号区域图像进行二值化处理后，通过查找数字的轮廓，根据轮廓的位置信息将每个数字从图像中分离出来。为了确保数字的顺序正确，我们可以按照轮廓的x坐标（水平方向的位置）对轮廓进行排序，然后依次提取每个数字的图像。
（三）字符识别
- 特征提取与匹配
- 对于分割出来的单个数字图像，我们需要提取其特征以便进行识别。一种简单的方法是模板匹配。我们事先准备好0 – 9这10个数字的模板图像（
template_i.jpg），将每个待识别的数字图像与这些模板图像进行匹配。在OpenCV中，cv2.matchTemplate()函数可以用于计算匹配程度，通过比较匹配结果中的最大值（cv2.minMaxLoc(result)）来确定最匹配的模板数字，从而识别出该数字。
三、详细算法步骤
（一）安装所需库
- Python环境准备
- 确保你的系统已经安装了Python。你可以从Python官方网站（https://www.python.org/）下载适合你操作系统的版本并进行安装。
- OpenCV安装
- 使用
pip命令来安装OpenCV库。在命令行中输入pip install opencv - python。如果你的系统安装了多个Python版本，可能需要使用特定版本的pip，例如python3 -m pip install opencv - python。
（二）图像预处理
- 读取银行卡图像
- 在Python代码中，首先要做的是读取银行卡图像。使用
cv2.imread()函数，它接受图像文件的路径作为参数，并返回一个表示图像的numpy数组。例如：
import cv2
# 读取银行卡图像
img = cv2.imread('bank_card.jpg')
- 灰度化
- 接着，对读取的彩色图像进行灰度化处理：
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- 二值化
- 然后进行二值化操作：
# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
（三）查找卡号区域
- 查找轮廓
- 使用
cv2.findContours()函数查找二值化图像中的轮廓：
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2作者：AI_DL_CODE
