C++ OpenCV技术实战之身份证离线识别

2024-07-17 05:06| 来源: 网络整理| 查看: 265

下面是“C++ OpenCV技术实战之身份证离线识别”的完整攻略。

简介

身份证离线识别是一种基于计算机视觉技术的自动化识别系统，能够将身份证中的信息提取出来并进行处理。本文主要介绍如何使用C++和OpenCV进行身份证离线识别。

前置条件

在进行身份证离线识别前，需要进行以下准备工作：

安装C++编译器，推荐使用Visual Studio。安装OpenCV库，并配置好环境变量。准备好身份证图片，最好是一张清晰度较高的正面拍摄照片。步骤第一步：读取身份证图片

使用OpenCV库中的imread函数读取身份证图片，代码如下：

Mat img = imread("id_card.jpg"); 第二步：图像预处理

使用OpenCV库中的图像预处理函数对身份证图片进行处理，以提取出身份证上的文字信息。

图像预处理的流程如下：

将图片转换为灰度图。对图像进行二值化处理，将像素值大于一个阈值的像素置为255，其余像素置为0。对图像进行形态学处理，以去除噪点和断开的笔画。

代码示例：

// 转换为灰度图 Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 二值化处理 Mat binary; threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_BINARY); // 形态学处理 Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); Mat processed; morphologyEx(binary, processed, MORPH_CLOSE, kernel); 第三步：定位身份证区域

使用OpenCV库中的轮廓检测函数对预处理后的图像进行轮廓检测，以定位出身份证区域。

代码示例：

// 轮廓检测 vector contours; vector hierarchy; findContours(processed, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 计算每个轮廓的面积 vector area; for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { area.push_back(contourArea(contours[i])); } // 找到面积最大的轮廓，并绘制轮廓 int max_idx = max_element(area.begin(), area.end()) - area.begin(); Mat result = img.clone(); drawContours(result, contours, max_idx, Scalar(0, 0, 255), 2); 第四步：提取身份证文字信息

在第三步中已经定位出了身份证区域，接下来需要从身份证区域中提取出文字信息。

提取文字信息的流程如下：

对身份证区域进行旋转矫正，使其水平。对矫正后的身份证区域进行逐行扫描，提取出每一行文字信息。对每一行文字信息进行分割，提取出每一个字符。使用OCR技术对每一个字符进行识别，得到最终的文字信息。

代码示例：

// 矫正身份证区域的角度 RotatedRect rotated_rect = minAreaRect(contours[max_idx]); double angle = rotated_rect.angle; if (angle < -45.0) { angle += 90.0; } Mat rotated_img; Mat rot_mat = getRotationMatrix2D(rotated_rect.center, angle, 1.0); warpAffine(img, rotated_img, rot_mat, img.size(), INTER_CUBIC); // 提取每一行文字信息 Mat gray2; cvtColor(rotated_img, gray2, COLOR_BGR2GRAY); Mat binary2; threshold(gray2, binary2, 100, 255, THRESH_BINARY); Mat kernel2 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(18, 1)); Mat processed2; morphologyEx(binary2, processed2, MORPH_CLOSE, kernel2); vector contours2; findContours(processed2, contours2, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); Mat result2 = rotated_img.clone(); for (int i = 0; i < contours2.size(); i++) { Rect rect = boundingRect(contours2[i]); rectangle(result2, rect, Scalar(0, 0, 255), 2); } 第五步：输出结果

得到最终的文字信息后，可以将其输出到控制台或者文件中，以便其他程序使用。

代码示例：

cout

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