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第一章 Android:基于OpenCV实现身份证识别(C++)——图像处理 第二章 Android:基于OpenCV实现身份证识别(C++)——移植图像算法
前言
OpenCV是什么?
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源、跨平台(Windows、Linux、Android、Mac OS)的图像处理库;比如常见的身份证识别,车牌识别,抖音的视频特效,人脸识别等,都是用它来实现的。
【疑问】除了OpenCV,还有什么类似的图像处理库吗? 答案:有,“Halcon” 也是一个非常优秀的图像处理库,但它是收费、闭源的。当然收费自然有收费的好处:性能快,简单易用,开发快。类似于Linux与Mac OS的关系,你觉得哪个好呢?想白嫖?——用OpenCV吧
本文用C++语言开发,还不会的同学请自行充电,例如:C++基础教程
一、开发环境
OpenCV支持在Windows、Linux、Mac OS上开发,推荐大家在Windows上开发,不为别的,就为少折腾。亲测,在Mac、Linux上面折腾的都是泪!😥
Windows上配置环境比较简单(具体教程,可自行搜索):
- 安装Visual Studio;
- 安装opencv程序;
- 配置环境变量;
- 在Visual Studio中创建项目并配置VC++目录;
下面贴下我用的版本;
- Microsoft Visual Studio Community 2022 (64 位) - Current
版本 17.2.3 - opencv-4.5.5-vc14_vc15
二、整体思路
【Android中选择图片】——>【使用OpenCV截取身份证号码区域】——>【使用Tesseract-OCR识别身份证号码字符】
本文主要讲述【使用OpenCV截取身份证号码区域】
三、先看效果
识别后的身份证号码图片
四、C++实现
1.图像处理算法
文件:IDCardRead.cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#define CARD_SIZE Size(640, 400)
using namespace cv;
using namespace std;
/**
* 处理图像
* @param src 身份证原图
*/
void handleImage(Mat& src) {
Mat src_img = src;
Mat dst_img;
//imshow("原图", src_img);
Mat dst;
// 图像缩放至 640*400
resize(src_img, src_img, CARD_SIZE);
imshow("图像缩放", src_img);
// 灰度化
cvtColor(src_img, dst, COLOR_BGR2GRAY);
//imshow("灰度化", dst);
// 二值化
threshold(dst, dst, 100, 255, THRESH_BINARY);
//imshow("二值化", dst);
// 膨胀
Mat erodeElement = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(20, 10));
erode(dst, dst, erodeElement);
//imshow("膨胀", dst);
// 轮廓检测
vector<vector<Point>> contours;
vector<Rect> rects;
findContours(dst, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
Rect rect = boundingRect(contours.at(i));
rectangle(dst, rect, Scalar(0, 255));
//imshow("轮廓", dst);
// 筛选轮廓图片
if (rect.width > rect.height * 9) {
rects.push_back(rect);
rectangle(dst, rect, Scalar(0, 0, 255));
}
}
if (rects.size() == 1) {
dst_img = src_img(rects.at(0));
}
else {
Rect rectTmp = rects.at(0);
// 遍历查找Y坐标最大的轮廓
for (int i = 0; i < rects.size(); ++i) {
Rect rect = rects.at(i);
if (rect.tl().y > rectTmp.tl().y) {
rectTmp = rect;
}
}
rectangle(dst, rectTmp, Scalar(255, 255, 0));
dst_img = src_img(rectTmp);
}
imshow("号码图片", dst_img);
}
int main()
{
std::cout << "身份证识别\n";
Mat im = imread("D:\\下载\\cid.jpg");
handleImage(im);
waitKey(0);
return 0;
}
2.运行效果
下面是图像处理每一步的运行效果:
总结
通过Visual Studio IDE工具我们可以很方便的看到预览效果;下一篇我们要将算法移植到Android中来使用。
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