Python怎么识别银行卡卡号

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一、现有资源梳理

目前有一张卡号模板图片

N张测试银行卡图片,其一如下

操作环境 win10-64位
代码语言 Python 3.6

二、实现方案规划

对模板操作，将十个模板和对应的数字一一对应起来

图片中通过查找轮廓，然后绘制轮廓外界矩形的方式，将每一和数字分割出来，并和对应的数字相对应。以字典的形式保存
每一个模板都是这样的形式存储。

array([[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255, 255], [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 0],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 0],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 0],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 0],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 0],  [255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 0],  [255, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],  [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],  [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],  [255, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 255]], dtype=uint8)

对测试图片操作，取得我们需要的，每个数字的像素 .

整个照片的干扰信息很多，很难直接就定位到卡号位置，需要经过一系列的变换。
定位到卡号位置后，如何将每个卡号给提取出来，进行模板匹配，识别其数字。

输入的图片为RGB格式，需要转换成GRAY格式，然后再将灰度形式的图片进行二值化处理。

对于二值化处理之后的图片进行Sobel滤波，将数字模糊，连接起来。

经过Sobel之后可能数字没有连接在一起，所以执行闭操作将相邻的数字连接起来，因为数字是横向的，所以闭操作的核设置为[1,1,1,1,1,1,1,1,1]。

通过查找轮廓和轮廓外接矩形的方式定位到连续数字区域。

通过连续数字区域分割出每一个数字，然后将每个数字和模板进行匹配，匹配结果最高的就是最有可能的数字。

三、代码实现

工具包导入

from imutils import contoursimport numpy as npimport argparseimport cv2import myutils

路径和绘图函数及信用卡类型设定

# 模板图片template = 'images/ocr_a_reference.png'# 测试图片image = 'images/credit_card_03.png'# 指定信用卡类型FIRST_NUMBER = {"3": "American Express","4": "Visa","5": "MasterCard","6": "Discover Card"}# 绘图展示def cv_show(name,img):cv2.imshow(name, img)cv2.waiTKEy(0)cv2.destroyAllwindows()

模板处理

img = cv2.imread(template)cv_show('img', img)# 灰度图ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv_show('ref', ref)# 二值图像ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]cv_show('ref', ref)# 计算轮廓#cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图）,cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE只保留终点坐标#返回的list中每个元素都是图像中的一个轮廓ref_, refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.drawContours(img, refCnts, -1, (0, 0, 255), 3)cv_show('img', img)print(np.array(refCnts).shape)refCnts = myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0] #排序，从左到右，从上到下digits = {}# 遍历每一个轮廓for (i, c) in enumerate(refCnts):# 计算外接矩形并且resize成合适大小(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)roi = ref[y:y + h, x:x + w]roi = cv2.resize(roi, (57, 88))# 每一个数字对应每一个模板digits[i] = roi# print(digits)

测试图片处理

# 初始化卷积核rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 3))sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))#读取输入图像，预处理image = cv2.imread(image)cv_show('image',image)image = myutils.resize(image, width=300)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv_show('gray',gray)#礼帽操作，突出更明亮的区域tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel) cv_show('tophat',tophat) # gradX = cv2.Sobel(tophat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, #ksize=-1相当于用3*3的ksize=-1)gradX = np.absolute(gradX)(minVal, maxVal) = (np.min(gradX), np.max(gradX))gradX = (255 * ((gradX - minVal) / (maxVal - minVal)))gradX = gradX.astype("uint8")print (np.array(gradX).shape)cv_show('gradX',gradX)#通过闭操作（先膨胀，再腐蚀）将数字连在一起gradX = cv2.morphologyEx(gradX, cv2.MORPH_CLOSE, rectKernel) cv_show('gradX',gradX)#THRESH_OTSU会自动寻找合适的阈值，适合双峰，需把阈值参数设置为0thresh = cv2.threshold(gradX, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1] cv_show('thresh',thresh)#再来一个闭操作thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel) #再来一个闭操作cv_show('thresh',thresh)# 计算轮廓thresh_, threshCnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnts = threshCntscur_img = image.copy()cv2.drawContours(cur_img,cnts,-1,(0,0,255),3) cv_show('img',cur_img)locs = []# 遍历轮廓for (i, c) in enumerate(cnts):# 计算矩形(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)ar = w / float(h)# 选择合适的区域，根据实际任务来，这里的基本都是四个数字一组if ar > 2.5 and ar < 4.0:if (w > 40 and w < 55) and (h > 10 and h < 20):#符合的留下来locs.append((x, y, w, h))# 将符合的轮廓从左到右排序locs = sorted(locs, key=lambda x:x[0])output = []# 遍历每一个轮廓中的数字for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):# initialize the list of group digitsgroupOutput = []# 根据坐标提取每一个组group = gray[gY - 5:gY + gH + 5, gX - 5:gX + gW + 5]cv_show('group',group)# 预处理group = cv2.threshold(group, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]cv_show('group',group)# 计算每一组的轮廓group_,digitCnts,hierarchy = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)digitCnts = contours.sort_contours(digitCnts,method="left-to-right")[0]# 计算每一组中的每一个数值for c in digitCnts:# 找到当前数值的轮廓，resize成合适的的大小(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)roi = group[y:y + h, x:x + w]roi = cv2.resize(roi, (57, 88))cv_show('roi',roi)# 计算匹配得分scores = []# 在模板中计算每一个得分for (digit, digitROI) in digits.items():# 模板匹配result = cv2.matchTemplate(roi, digitROI,cv2.TM_CCOEFF)(_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)scores.append(score)# 得到最合适的数字groupOutput.append(str(np.argmax(scores)))# 画出来cv2.rectangle(image, (gX - 5, gY - 5),(gX + gW + 5, gY + gH + 5), (0, 0, 255), 1)cv2.putText(image, "".join(groupOutput), (gX, gY - 15),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, (0, 0, 255), 2)# 得到结果output.extend(groupOutput)# 打印结果print("Credit Card Type: {}".fORMat(FIRST_NUMBER[output[0]]))print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)# (194, 300)# Credit Card Type: MasterCard# Credit Card #: 5412751234567890

所有代码连在一起就是完整的代码

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