記得應該是16年的時候，從一個公開課看到了關(guān)于OCR方面的內(nèi)容，里面講到了通過OpenCV對身份證號碼區(qū)域的剪裁以及使用Tess-Two進行文字識別，實現(xiàn)了對身份證號碼的識別功能。

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斷斷續(xù)續(xù)看了點關(guān)于OpenCV的資料，感覺不是這個專業(yè)的真難看懂，各種公式各種名詞。今天主要用于做個記錄，那個一直碎碎念的東西終于完成了！

原理

我理解的原理（除去文字識別）：

• 對圖片進行降噪以及二值化，凸顯內(nèi)容區(qū)域
• 對圖片進行輪廓檢測
• 對輪廓結(jié)果進行分析
• 剪裁指定區(qū)域

代碼實現(xiàn)

本文采用VS2017實現(xiàn)，代碼如下：

#include "stdafx.h"
#include "idocr.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
void dealImg(char * path)
{
  Mat src = imread(path);
  // 結(jié)果圖
  Mat dst;
  // 顯示原圖
  imshow("原圖", src);

  cvtColor(src, dst, COLOR_RGB2GRAY);
  // 高斯模糊，主要用于降噪
  GaussianBlur(dst, dst, Size(3, 3), 0);
  imshow("GaussianBlur圖", dst);
  // 二值化圖，主要將灰色部分轉(zhuǎn)成白色，使內(nèi)容為黑色
  threshold(dst, dst, 165, 255, THRESH_BINARY);
  imshow("threshold圖", dst);
  // 中值濾波，同樣用于降噪
  medianBlur(dst, dst, 3);
  imshow("medianBlur圖", dst);
  // 腐蝕操作，主要將內(nèi)容部分向高亮部分腐蝕，使得內(nèi)容連接，方便最終區(qū)域選取
  erode(dst, dst, Mat(9, 9, CV_8U));
  imshow("erode圖", dst);

  //定義變量
  vector<vector<Point>> contours;
  vector<Vec4i> hierarchy;
  findContours(dst, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

  Mat result;

  for (int i = 0; i < hierarchy.size(); i++)
  {

    Rect rect = boundingRect(contours.at(i));
    rectangle(src, rect, Scalar(255, 0, 255));
    // 定義身份證號位置大于圖片的一半，并且寬度是高度的6倍以上
    if (rect.y > src.rows / 2 && rect.width / rect.height > 6)
    {
      result = src(rect);
      imshow("身份證號", result);
    }
  }

  imshow("輪廓圖", src);
}

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當前標題：Opencv獲取身份證號碼區(qū)域的示例代碼-創(chuàng)新互聯(lián)
標題路徑：http://www.aaarwkj.com/article22/dgoijc.html

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