图像处理实战-信用卡数字识别（一）

信用卡数字识别的项目需求是：给定一张信用卡，识别出信用卡上的卡号。

本文内容为该项目的中用到的相关技术介绍。
相关库：python、opencv

1.image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cvtColor函数：是用来进行色彩空间转换。
image：为输入图片。
cv2.COLOR_BGR2GRAY：表示将输入图片（BGR）转换成灰度图。其中cv2.COLOR_BGR2GRAY为转换类型，opencv中有很多种转换类型，可以使用下面的代码进行查看。


import cv2

flags = [ifor iin dir(cv2)if i.startswith('COLOR_')]

print(flags)

# flags result
['COLOR_BAYER_BG2BGR', 'COLOR_BAYER_BG2BGRA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_BG2GRAY', 'COLOR_BAYER_BG2RGB', 'COLOR_BAYER_BG2RGBA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2BGR', 'COLOR_BAYER_GB2BGRA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2GRAY', 'COLOR_BAYER_GB2RGB', 'COLOR_BAYER_GB2RGBA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2BGR', 'COLOR_BAYER_GR2BGRA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2GRAY', 'COLOR_BAYER_GR2RGB', 'COLOR_BAYER_GR2RGBA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2BGR', 'COLOR_BAYER_RG2BGRA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2GRAY', 'COLOR_BAYER_RG2RGB', 'COLOR_BAYER_RG2RGBA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_VNG', 'COLOR_BGR2BGR555', 'COLOR_BGR2BGR565', 'COLOR_BGR2BGRA', 'COLOR_BGR2GRAY', 'COLOR_BGR2HLS', 'COLOR_BGR2HLS_FULL', 'COLOR_BGR2HSV', 'COLOR_BGR2HSV_FULL', 'COLOR_BGR2LAB', 'COLOR_BGR2LUV', 'COLOR_BGR2Lab', 'COLOR_BGR2Luv', 'COLOR_BGR2RGB', 'COLOR_BGR2RGBA', 'COLOR_BGR2XYZ', 'COLOR_BGR2YCR_CB', 'COLOR_BGR2YCrCb', 'COLOR_BGR2YUV', 'COLOR_BGR2YUV_I420', 'COLOR_BGR2YUV_IYUV', 'COLOR_BGR2YUV_YV12', 'COLOR_BGR5552BGR', 'COLOR_BGR5552BGRA', 'COLOR_BGR5552GRAY', 'COLOR_BGR5552RGB', 'COLOR_BGR5552RGBA', 'COLOR_BGR5652BGR', 'COLOR_BGR5652BGRA', 'COLOR_BGR5652GRAY', 'COLOR_BGR5652RGB', 'COLOR_BGR5652RGBA', 'COLOR_BGRA2BGR', 'COLOR_BGRA2BGR555', 'COLOR_BGRA2BGR565', 'COLOR_BGRA2GRAY', 'COLOR_BGRA2RGB', 'COLOR_BGRA2RGBA', 'COLOR_BGRA2YUV_I420', 'COLOR_BGRA2YUV_IYUV', 'COLOR_BGRA2YUV_YV12', 'COLOR_BayerBG2BGR', 'COLOR_BayerBG2BGRA', 'COLOR_BayerBG2BGR_EA', 'COLOR_BayerBG2BGR_VNG', 'COLOR_BayerBG2GRAY', 'COLOR_BayerBG2RGB', 'COLOR_BayerBG2RGBA', 'COLOR_BayerBG2RGB_EA', 'COLOR_BayerBG2RGB_VNG', 'COLOR_BayerGB2BGR', 'COLOR_BayerGB2BGRA', 'COLOR_BayerGB2BGR_EA', 'COLOR_BayerGB2BGR_VNG', 'COLOR_BayerGB2GRAY', 'COLOR_BayerGB2RGB', 'COLOR_BayerGB2RGBA', 'COLOR_BayerGB2RGB_EA', 'COLOR_BayerGB2RGB_VNG', 'COLOR_BayerGR2BGR', 'COLOR_BayerGR2BGRA', 'COLOR_BayerGR2BGR_EA', 'COLOR_BayerGR2BGR_VNG', 'COLOR_BayerGR2GRAY', 'COLOR_BayerGR2RGB', 'COLOR_BayerGR2RGBA', 'COLOR_BayerGR2RGB_EA', 'COLOR_BayerGR2RGB_VNG', 'COLOR_BayerRG2BGR', 'COLOR_BayerRG2BGRA', 'COLOR_BayerRG2BGR_EA', 'COLOR_BayerRG2BGR_VNG', 'COLOR_BayerRG2GRAY', 'COLOR_BayerRG2RGB', 'COLOR_BayerRG2RGBA', 'COLOR_BayerRG2RGB_EA', 'COLOR_BayerRG2RGB_VNG', 'COLOR_COLORCVT_MAX', 'COLOR_GRAY2BGR', 'COLOR_GRAY2BGR555', 'COLOR_GRAY2BGR565', 'COLOR_GRAY2BGRA', 'COLOR_GRAY2RGB', 'COLOR_GRAY2RGBA', 'COLOR_HLS2BGR', 'COLOR_HLS2BGR_FULL', 'COLOR_HLS2RGB', 'COLOR_HLS2RGB_FULL', 'COLOR_HSV2BGR', 'COLOR_HSV2BGR_FULL', 'COLOR_HSV2RGB', 'COLOR_HSV2RGB_FULL', 'COLOR_LAB2BGR', 'COLOR_LAB2LBGR', 'COLOR_LAB2LRGB', 'COLOR_LAB2RGB', 'COLOR_LBGR2LAB', 'COLOR_LBGR2LUV', 'COLOR_LBGR2Lab', 'COLOR_LBGR2Luv', 'COLOR_LRGB2LAB', 'COLOR_LRGB2LUV', 'COLOR_LRGB2Lab', 'COLOR_LRGB2Luv', 'COLOR_LUV2BGR', 'COLOR_LUV2LBGR', 'COLOR_LUV2LRGB', 'COLOR_LUV2RGB', 'COLOR_Lab2BGR', 'COLOR_Lab2LBGR', 'COLOR_Lab2LRGB', 'COLOR_Lab2RGB', 'COLOR_Luv2BGR', 'COLOR_Luv2LBGR', 'COLOR_Luv2LRGB', 'COLOR_Luv2RGB', 'COLOR_M_RGBA2RGBA', 'COLOR_RGB2BGR', 'COLOR_RGB2BGR555', 'COLOR_RGB2BGR565', 'COLOR_RGB2BGRA', 'COLOR_RGB2GRAY', 'COLOR_RGB2HLS', 'COLOR_RGB2HLS_FULL', 'COLOR_RGB2HSV', 'COLOR_RGB2HSV_FULL', 'COLOR_RGB2LAB', 'COLOR_RGB2LUV', 'COLOR_RGB2Lab', 'COLOR_RGB2Luv', 'COLOR_RGB2RGBA', 'COLOR_RGB2XYZ', 'COLOR_RGB2YCR_CB', 'COLOR_RGB2YCrCb', 'COLOR_RGB2YUV', 'COLOR_RGB2YUV_I420', 'COLOR_RGB2YUV_IYUV', 'COLOR_RGB2YUV_YV12', 'COLOR_RGBA2BGR', 'COLOR_RGBA2BGR555', 'COLOR_RGBA2BGR565', 'COLOR_RGBA2BGRA', 'COLOR_RGBA2GRAY', 'COLOR_RGBA2M_RGBA', 'COLOR_RGBA2RGB', 'COLOR_RGBA2YUV_I420', 'COLOR_RGBA2YUV_IYUV', 'COLOR_RGBA2YUV_YV12', 'COLOR_RGBA2mRGBA', 'COLOR_XYZ2BGR', 'COLOR_XYZ2RGB', 'COLOR_YCR_CB2BGR', 'COLOR_YCR_CB2RGB', 'COLOR_YCrCb2BGR', 'COLOR_YCrCb2RGB', 'COLOR_YUV2BGR', 'COLOR_YUV2BGRA_I420', 'COLOR_YUV2BGRA_IYUV', 'COLOR_YUV2BGRA_NV12', 'COLOR_YUV2BGRA_NV21', 'COLOR_YUV2BGRA_UYNV', 'COLOR_YUV2BGRA_UYVY', 'COLOR_YUV2BGRA_Y422', 'COLOR_YUV2BGRA_YUNV', 'COLOR_YUV2BGRA_YUY2', 'COLOR_YUV2BGRA_YUYV', 'COLOR_YUV2BGRA_YV12', 'COLOR_YUV2BGRA_YVYU', 'COLOR_YUV2BGR_I420', 'COLOR_YUV2BGR_IYUV', 'COLOR_YUV2BGR_NV12', 'COLOR_YUV2BGR_NV21', 'COLOR_YUV2BGR_UYNV', 'COLOR_YUV2BGR_UYVY', 'COLOR_YUV2BGR_Y422', 'COLOR_YUV2BGR_YUNV', 'COLOR_YUV2BGR_YUY2', 'COLOR_YUV2BGR_YUYV', 'COLOR_YUV2BGR_YV12', 'COLOR_YUV2BGR_YVYU', 'COLOR_YUV2GRAY_420', 'COLOR_YUV2GRAY_I420', 'COLOR_YUV2GRAY_IYUV', 'COLOR_YUV2GRAY_NV12', 'COLOR_YUV2GRAY_NV21', 'COLOR_YUV2GRAY_UYNV', 'COLOR_YUV2GRAY_UYVY', 'COLOR_YUV2GRAY_Y422', 'COLOR_YUV2GRAY_YUNV', 'COLOR_YUV2GRAY_YUY2', 'COLOR_YUV2GRAY_YUYV', 'COLOR_YUV2GRAY_YV12', 'COLOR_YUV2GRAY_YVYU', 'COLOR_YUV2RGB', 'COLOR_YUV2RGBA_I420', 'COLOR_YUV2RGBA_IYUV', 'COLOR_YUV2RGBA_NV12', 'COLOR_YUV2RGBA_NV21', 'COLOR_YUV2RGBA_UYNV', 'COLOR_YUV2RGBA_UYVY', 'COLOR_YUV2RGBA_Y422', 'COLOR_YUV2RGBA_YUNV', 'COLOR_YUV2RGBA_YUY2', 'COLOR_YUV2RGBA_YUYV', 'COLOR_YUV2RGBA_YV12', 'COLOR_YUV2RGBA_YVYU', 'COLOR_YUV2RGB_I420', 'COLOR_YUV2RGB_IYUV', 'COLOR_YUV2RGB_NV12', 'COLOR_YUV2RGB_NV21', 'COLOR_YUV2RGB_UYNV', 'COLOR_YUV2RGB_UYVY', 'COLOR_YUV2RGB_Y422', 'COLOR_YUV2RGB_YUNV', 'COLOR_YUV2RGB_YUY2', 'COLOR_YUV2RGB_YUYV', 'COLOR_YUV2RGB_YV12', 'COLOR_YUV2RGB_YVYU', 'COLOR_YUV420P2BGR', 'COLOR_YUV420P2BGRA', 'COLOR_YUV420P2GRAY', 'COLOR_YUV420P2RGB', 'COLOR_YUV420P2RGBA', 'COLOR_YUV420SP2BGR', 'COLOR_YUV420SP2BGRA', 'COLOR_YUV420SP2GRAY', 'COLOR_YUV420SP2RGB', 'COLOR_YUV420SP2RGBA', 'COLOR_YUV420p2BGR', 'COLOR_YUV420p2BGRA', 'COLOR_YUV420p2GRAY', 'COLOR_YUV420p2RGB', 'COLOR_YUV420p2RGBA', 'COLOR_YUV420sp2BGR', 'COLOR_YUV420sp2BGRA', 'COLOR_YUV420sp2GRAY', 'COLOR_YUV420sp2RGB', 'COLOR_YUV420sp2RGBA', 'COLOR_mRGBA2RGBA']

2.ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
ret：表示返回的阈值。
dst：表示输出图片。
src：表示输入图片。
thresh：表示阈值。
maxval：当像素值超过了阈值（或者小于阈值，这里需要根据type参数决定），所将像素值替换为maxval。
type：二值化操作类型。

cv2.THRESH_BINARY：超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0。
cv2.THRESH_BINARY_INV：THRESH_BINARY的反转。
cv2.THRESH_TRUNC：大于阈值部分设为阈值，否则不变。
cv2.THRESH_TOZERO：大于阈值部分不改变，否则设为0。
cv2.THRESH_TOZERO_INV：THRESH_TOZERO的反转。

3.cv2.findContours(img,mode,method)
img:输入图片。
mode:轮廓检索模式

RETR_EXTERNAL ：只检索最外面的轮廓；
RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；
RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界;
RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次;

method:轮廓逼近方法

CHAIN_APPROX_NONE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。
CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。

返回值有是三个，分别是image、cnts、hierarchy。image为一张图片，该图片与输入img图片没什么区别。cnts为轮廓的坐标值。hierarchy为轮廓之间的关系。

4.cv2.drawContours(img,contours,index,BGR,thickness)
绘制轮廓框。
img：输入图片。这里输入图片时，最好使用img.copy()，因为drawContours会对原图进行修改。
contours：findContours得到的轮廓的坐标。
index：表示绘制第几个轮廓，比如3表示绘制第四个轮廓。若为-1即为绘制所有轮廓。
BGR：轮廓框的颜色。
thickness：轮廓框的线条宽度。

5.x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
用一个最小的矩形，把找到的形状包起来。
cnt：为findContours中得到的轮廓坐标中的一组。
返回值为矩形框的左上角的坐标(x,y)，宽w，高h。

6.开运算和闭运算
开运算：先腐蚀，再膨胀。（可以消除图片中一些细小的线条）
闭运算：先膨胀，再腐蚀。（可以使图片中一些细小的线条放大）

7.礼帽操作
礼帽操作 = 原始输入-开运算结果。
礼貌操作的结果即为得到这些细小的线条。__在信用卡识别项目中，通过开运算可以将数字当做细小的线条来抹掉，然后在使用礼帽操作，就可以将其他背景信息减掉。从而得到仅有数字的图片。如下图所示，第一张为输入图片；第二张为开运算的结果（可以看出数字已经被腐蚀掉了）；第三张为礼貌操作的结果（背景信息已经被处理掉）。

图1 对比图.png

8.cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)
通过sobel算子进行边缘检测。检测出数字的边缘。
src：输入图片。
ddepth：图像的深度。
dx：表示水平方向。
dy：表示竖直方向。
ksize：表示sobel算子的大小。

9.cv2.matchTemplate(image, templ, method)
模板匹配函数，用来匹配待识别图片和模板图片。
关于参数 method：
CV_TM_SQDIFF：平方差匹配法。该方法采用平方差来进行匹配；最好的匹配值为0；匹配越差，匹配值越大。
CV_TM_CCORR：相关匹配法。该方法采用乘法操作；数值越大表明匹配程度越好。
CV_TM_CCOEFF：相关系数匹配法。1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
CV_TM_SQDIFF_NORMED：归一化平方差匹配法。
CV_TM_CCORR_NORMED：归一化相关匹配法。
CV_TM_CCOEFF_NORMED：归一化相关系数匹配法。