[人工智能]项目实战：信用卡数字识别之pycharm配置的参数以及如何用anaconda中的opencv

目录

前言

一、新建项目

二、配置参数

三、运行成功要注意的点

四、整体代码

前言

前面我在anaconda中安装了opencv，(anaconda3-5.2.0+python3.6安装opencv-python3.4.1.15步骤及过程)，现在要在pycharm中用到opencv，不想再装一遍，想用anaconda中的，除此之外，anaconda中还有很多其他已经配置好的东西可以用。

一、新建项目

点击任务栏file->new project，在Location选择新建项目的文件夹（文件夹提前建好一个空的）。

然后下面它默认的应该是第一个按钮，你要用anaconda中的东西，所以你要选择anaconda的解释器。

然后在Interpreter找anaconda中的python.exe

?

有一种方法是，按常规建好项目后，再去file->setting中选择anaconda中的python.exe，我试了下，这样做只能用anaconda中的python,但是里面的包不能用，opencv用不了。只能在pycharm里再装，或者用pip装。

在建项目的时候就选择anaconda解释器，之后再去file->setting查看，会看到里面已经选好了，并且有很多anaconda的包可以用。

参考文章：想在pycharm中使用anaconda安装过的opencv包?

二、配置参数

（ 此处参考文章：项目实战-信用卡数字识别--pychram如何配置相应的参数?中第二步 ）

我这里右击文件名找不到Edit project，所以找图中按钮，把文件运行一下就可以有该页面的信息。

红框中输入参数。

--image   自己存放图片的路径名\具体图片名   --template  自己存放图片的路径名\具体图片名 

此处要注意的是，存放图片的路径最好不要出现汉语，后面使用cv2.imread函数时，程序运行时会报错。（具体参考文章：路径报错问题）

三、运行成功要注意的点

1、没有imutils包，需要安装一下：

 pip install imutils 

2、cv2.findContours这个函数，在新版opencv和旧版opencv中有所不同。新版没有第一个参数，我用的是旧版。（此处参考文章：python调用cv2.findContours时报错）

ref_, refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

四、整体代码

# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import cv2
#import myutils

# 设置参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
                help="path to input image")
ap.add_argument("-t", "--template", required=True,
                help="path to template OCR-A image")
args = vars(ap.parse_args())

# 指定信用卡类型
FIRST_NUMBER = {
    "3": "American Express",
    "4": "Visa",
    "5": "MasterCard",
    "6": "Discover Card"
}

def sort_contours(cnts, method="left-to-right"):
    reverse = False
    i = 0

    if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top":
        reverse = True

    if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top":
        i = 1
    boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w
    (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),
                                        key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))

    return cnts, boundingBoxes
def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):
    dim = None
    (h, w) = image.shape[:2]
    if width is None and height is None:
        return image
    if width is None:
        r = height / float(h)
        dim = (int(w * r), height)
    else:
        r = width / float(w)
        dim = (width, int(h * r))
    resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter)
    return resized

# 绘图展示
def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


# 读取一个模板图像
img = cv2.imread(args["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
refCnts = 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

# 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(args["image"])
cv_show('image', image)
image = 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0
thresh = 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 = threshCnts
cur_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 digits
    groupOutput = []

    # 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)