Python使用OpenCV实现银行卡卡号识别

import numpy as np
import argparse
import cv2
import myutils
from imutils import contours

# 设置参数
ap = argparse.ArgumentParser()  # 创建ArgumentParser对象，用于定义和解析命令行参数
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())  # 将参数转换为字典格式，便于访问

# 使用示例：
# python demo47.py -i card1.png -t kahao.png

# 根据卡号首位数字判断银行卡类型
FIRST_NUMBER = {
    "3": "American Express",   # 美国运通卡
    "4": "Visa",              # Visa卡
    "5": "MasterCard",        # 万事达卡
    "6": "Discover Card"      # 发现卡
}

def cv_show(name, img):  # 图像显示函数
    """显示图像并等待按键响应"""
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)

# 读取并显示模板图像
img = cv2.imread(args["template"])
cv_show('img', img)

# 转换为灰度图像
ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show('ref', ref)

# 二值化处理：黑底白字，便于轮廓检测
ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
cv_show('ref', ref)

# 检测轮廓（只检测外轮廓）
_, refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原始图像上绘制轮廓（红色）
cv2.drawContours(img, refCnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv_show('refCnts', img)

# 对轮廓从左到右排序
refCnts = myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0]
digits = {}  # 存储数字模板的字典

# 提取每个数字作为模板
for (i, c) in enumerate(refCnts):  # 遍历每个数字轮廓
    # 计算轮廓的外接矩形
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
    
    # 提取数字区域并缩放到统一尺寸
    roi = ref[y:y + h, x:x + w]
    roi = cv2.resize(roi, (57, 88))  # 标准化尺寸
    cv_show('roi', roi)
    
    digits[i] = roi  # 存储模板：键为数字，值为模板图像

# 读取待识别图像
image = cv2.imread(args["image"])
cv_show('image', image)

# 调整图像尺寸，保持宽高比
image = myutils.resize(image, width=300)

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show('gray', gray)

# 定义形态学操作的卷积核
rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 3))
sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# 顶帽操作：突出亮色细节，抑制背景
tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel)
open_img = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, rectKernel)
cv_show('open', open_img)
cv_show('tophat', tophat)

# 第一次闭操作：连接相近的数字
closeX = cv2.morphologyEx(tophat, cv2.MORPH_CLOSE, rectKernel)
cv_show('close1', closeX)

# 自适应阈值二值化
thresh = cv2.threshold(closeX, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv_show('thresh', thresh)

# 第二次闭操作：进一步连接数字区域
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel)
cv_show('close2', thresh)

# 检测轮廓
_, cnts, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 可视化所有轮廓
cnts_img = image.copy()
cv2.drawContours(cnts_img, cnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv_show('cnts_img', cnts_img)

# 筛选符合条件的轮廓（银行卡号区域）
locs = []
for c in cnts:
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)  # 获取外接矩形
    ar = w / float(h)  # 宽高比
    
    # 筛选条件：宽高比和尺寸范围
    if 2.5 < ar < 4.0:  # 银行卡号区域的典型宽高比
        if (40 < w < 55) and (10 < h < 20):  # 尺寸范围
            locs.append((x, y, w, h))

# 按x坐标排序（从左到右）
locs = sorted(locs, key=lambda x: x[0])

output = []  # 存储最终识别结果

# 遍历每个数字组（通常一组4个数字）
for (gx, gy, gw, gh) in locs:
    groupOutput = []  # 存储当前组的识别结果
    
    # 提取数字组区域，添加5像素边界
    group = gray[gy - 5:gy + gh + 5, gx - 5:gx + gw + 5]
    cv_show('group', group)
    
    # 对数字组进行二值化
    group = cv2.threshold(group, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
    cv_show('group', group)
    
    # 检测组内每个数字的轮廓
    _, digitCnts, _ = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    digitCnts = myutils.sort_contours(digitCnts, method="left-to-right")[0]

    # 识别组内每个数字
    for c in digitCnts:
        # 提取单个数字区域
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
        roi = group[y:y + h, x:x + w]
        roi = cv2.resize(roi, (57, 88))  # 缩放到模板相同尺寸
        cv_show('roi', roi)
        
        # 模板匹配：计算与每个模板的相似度
        scores = []
        for (digit, digitROI) in digits.items():
            # 使用相关系数匹配法
            result = cv2.matchTemplate(roi, digitROI, cv2.TM_CCOEFF)
            (_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)
            scores.append(score)
        
        # 选择最高得分的数字
        groupOutput.append(str(np.argmax(scores)))

    # 绘制数字组矩形框（红色）
    cv2.rectangle(image, (gx - 5, gy - 5), (gx + gw + 5, gy + gh + 5), (0, 0, 255), 1)
    
    # 在矩形上方显示识别结果（红色）
    cv2.putText(image, "".join(groupOutput), (gx, gy - 15),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, (0, 0, 255), 2)
    
    # 添加到总结果
    output.extend(groupOutput)

# 输出银行卡类型和完整卡号
print("Credit Card Type: {}".format(FIRST_NUMBER.get(output[0], "Unknown")))
print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))

# 显示最终处理结果
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()