基于OPENCV的OCR身份证号识别技术_基于opencv的身份证号码识别

基于OPENCV的OCR身份证号识别技术

 
前言：
  本篇博客主要介绍OCR数字识别，代码基于C++，会有详细的实现流程以及源码，还会提到部分OPENCV 2和4的一些区别。（本篇文章仅为初学者的一些心得笔记，会有较多不完善和错误的地方，欢迎大家指出！PS:最后的杂谈务必看看）
 
 

一、身份证号码识别流程图

二、灰度图获取
  读取图片之后，对图片进行处理，获得图片的灰度图。方法有二：
 
  1）使用imread读取图片的时候，第二个参数可以直接设置为0，即直接读取一张灰度图
  2）使用cvtColor函数，设置参数将彩色图转换为灰度图。（具体方法请百度）但若是前面imread读入的图片就已是灰度图，就不能使用cvtColor函数再进行转换，因为该函数不能转换单通道图片，会报错。
 
  获取了灰度图之后，对图片进行大小调整，调整为（450，600），方便后续获取身份证号码区域。

 
 
三、找到身份证号码区域
  获得图片之后，对图片进行二值化，然后进行闭运算。（定义结构元素后，可用morphologyEx函数进行闭运算）再用findContours函数检测外轮廓，找到每个轮廓的最小界矩形区域。由于身份证号码区域长宽比为一个常数（约为18），设置一定的误差值之后，便可找到符合这一长宽比的矩形，就是身份证号码区域。（图中画出黑框）
 
 

四、裁剪身份证区域
  前一步找到身份证的区域，并且可以通过RotatedRect类（该类表示平面上的旋转矩形，有质心、边长、旋转角度三个属性）存储矩形区域。使用getRectSubPix函数从图片中裁剪出指定的矩形区域，然后再用resize函数调整图片的尺寸，变为（20，300），便于后面的数字切割。
 

 
 
五、号码切割
  对号码图片进行二值化后（若之前已进行二值化则不需要再进行），将每一个号码单独切割开来，进行识别。
 

  切割的原理：先创建一个等同于图片列数的flag向量。遍历每一列，对于每一列中，再遍历每一行。若该列中存在一行有黑色像素点，则将该列对应的flag标注为true，否则为false，标注为true