OpenCV实现银行卡号识别，字符识别算法你知多少？
随着计算机视觉在我们生活中的应用越来越广泛，大量的字符识别和提取应用逐渐变得越来越受欢迎，同时也便利了我们的生活。像我们生活中的凭借身份码取快递、超市扫码支付的机器等等。字符识别是模式识别的一个重要应用，首先提取待识别字符的特征；然后对提取出来的特征跟字符模板的特征匹配；最后根据准则判定该字符所属的类别。不同的训练方法，不同的特征提取， 不同的匹配规则，就相应的有不同的字符识别方法，基本上很多就是在这些地方做改进，或者是采用新的规则。但是万变不离其宗。1、模板匹配字符识别算法。模板匹配字符识别算法是图像识别中的经典算法之一，该算法的核心思想是：通过比较待识别字符图像的字符特征和标准模板的字符特征，计算两者之间的相似性，相似性最大的标准模板的字符即为待识别的字符。2、神经网络字符识别算法主要思想：通过神经网络学习大量字符样本，从而得到字符的样本特征。当对待识别的字符进行识别时，神经网络就会将待识别字符的特征和之前得到的样本特征匹配，从而识别出字符。3、支持向量机主要思想：同上，都是先得到样本特征，进行训练，然后再分类。SVM应该算是用的最多的分类方法，一般大多适合于二分类问题，在这里就需要使用多分类器来构造。
今天我们就简单的利用OpenCV处理通过提取轮廓和匹配等方式来实现模式匹配的字符识别。
效果图如下：
实验前的准备
首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的库有cv2库用来图像处理；
Numpy库用来矩阵运算，这里主要用来对图像像素值相关性处理；imutils库可以轻松实现基本图像处理功能，如平移，旋转，调整大小，骨架化和显示Matplotlib图像。
程序的搭建
1、参考图像的读取和处理：
参考图像如下，因为银行卡号主要只有0~9这几个数字，为了方便识别数字，我们直接利用这张图片里的数值作为匹配样式：
所以下面我们要做的事很明显，就是要将其中每个数字隔开方便后面匹配。
代码如下：
#定义了一个字典 FIRST_NUMBER ，它将第一个数字映射到相应的信用卡类型。
FIRST_NUMBER = {
"3": "American Express",
"4": "Visa",
"5": "MasterCard",
"6": "Discover Card"
}
#参考数字图像，用于匹配
#灰度化及二值化
ref=cv2.imread("1.png")
ref = cv2.cvtColor(ref, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
#查找轮廓，从左往右排序
refCnts = cv2.findContours(ref.copy, cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
refCnts = imutils.grab_contours(refCnts)
refCnts = contours.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0]
digits = {}
#对于其中每一个轮廓进行提循环，i为数字名称,c为轮廓，我们将每个数字0-9（字典键）与第30行的每个roi 图像（字典值）相关联 。
for (i,c) in enumerate(refCnts):
(x,y,w,h)=cv2.boundingRect(c)
roi=ref[y:y+h,x:x+w]
roi=cv2.resize(roi,(57,88))
digits[i]=roi
#初始化几个结构化内核，构造了两个这样的内核 - 一个矩形和一个正方形。我们将使用矩形的一个用于Top-hat形态运算符，将方形一个用于关闭操作。
rectKernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(9,3))
sqKernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))
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