VS2013+OpenCV3.0 之身份证分割算法

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我是靠谱客的博主漂亮萝莉，最近开发中收集的这篇文章主要介绍VS2013+OpenCV3.0 之身份证分割算法，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

前言

本人c++小白，主要是做android这块的，底层涉及甚少，c++上学的时候自学过一点，还算有点基础。
之前有提过身份证识别的需求，考虑到用三方的需要收费，于是就自己研究下身份证识别喽。
有2个思路：

安卓ndk层调用opencv，手机识别
c++实现，java调c，java封装接口，供手机调用

有个想法：就是用vs集成opencv，做个可以识别身份证的可执行文件.exe的东东，然后用java调用exe，封装一个http接口，android端上传身份证照片，后台识别返回结果，不知道能不能做，先慢慢来了

步骤1 配置开发环境##

参考大神博客：VS2013+OpenCV开源库使用入门

步骤2

了解身份证识别的算法：（个人理解）
从网上找的图片百度找的图片

图片灰度化：就是把彩色照片变为黑白照片，为什么要这样做呢？颜色是rgb3种颜色组成的，变为黑白就是简化颜色矩阵，提高运算速率。效果图：
二值化：就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果，就是有个阀值，这里取120到220
腐蚀：腐蚀就是把像素点放大，如把x，y坐标都扩大15个像素，这样原来的一个点就变为了一个像素块，这样做就是为了把文字连成一块，这样可以好识别
轮廓检测：对腐蚀后的图片进行轮廓检测，用到findContours函数，分割为多块

这里写图片描述

下面贴出个人调试源码

// cv.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include<iostream>
#include<opencv2opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
Mat img = imread("card.png");
namedWindow("原图");
imshow("原图", img);
Mat temp, temp2, temp3;
//灰度化
cvtColor(img, temp, COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(temp, img, COLOR_GRAY2BGRA);
namedWindow("灰度化");
imshow("灰度化", temp);
//二值化
threshold(temp, temp2, 100, 200, CV_THRESH_BINARY);
namedWindow("二值化");
imshow("二值化", temp2);
//腐蚀
Mat erodeElement = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(13, 13));
erode(temp2, temp3, erodeElement);
namedWindow("腐蚀");
imshow("腐蚀", temp3);
//轮廓检测
vector<vector<Point> > contours;
//定义一个容器来存储所有检测到的轮廊
vector<Vec4i> hierarchy;
//轮廓检测函数
Mat conv(temp3.size(), CV_8UC1);
temp3.convertTo(conv, CV_8UC1);
findContours(conv, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0, 0));
int index = 0;
long max_Index = static_cast<long>(contours.size());
if (index < max_Index - 1) {
++index;
}
//取出身份证号码区域
vector<Rect> rects;
Rect numberRect = Rect(0, 0, 0, 0);
vector<vector<Point> >::const_iterator itContours = contours.begin();
for (int i = 0; i <max_Index; ++i) {
Rect rect = boundingRect(itContours[i]);
numberRect = rect;
Mat dst(numberRect.height, numberRect.width, CV_8UC4, numberRect.area());
dst = img(numberRect);
for (int i = 0; i <max_Index; ++i) {
Rect rect = boundingRect(itContours[i]);
numberRect = rect;
Mat dst(numberRect.height, numberRect.width, CV_8UC4, numberRect.area());
dst = img(numberRect);
if (rect.y > img.rows / 2 && rect.width / rect.height > 6){
imshow("身份证号：", dst);
}
}
}
waitKey(0);
cout << CV_MAJOR_VERSION << endl;
return 0;
}