证件的正面和反面大小不定,方向不定,证件正面和反面只扫描证件的大小图片,然后拼接在一张图片上,用Python代码实现正面和反面是按顺序拼接一起
时间: 2024-03-13 21:47:08 浏览: 77
这里提供一种思路,先将正反面图片按照宽度排序,然后按顺序拼接在一起。
```python
from PIL import Image
# 读取证件正反面图片
front_img = Image.open('front.jpg')
back_img = Image.open('back.jpg')
# 将正反面图片按宽度排序
if front_img.width > back_img.width:
front_img, back_img = back_img, front_img
# 计算拼接后的图片大小
width = front_img.width + back_img.width
height = max(front_img.height, back_img.height)
# 创建一张新的图片,将正反面图片拼接在一起
result_img = Image.new('RGB', (width, height), color='white')
result_img.paste(front_img, (0, 0))
result_img.paste(back_img, (front_img.width, 0))
# 保存拼接后的图片
result_img.save('result.jpg')
```
需要注意的是,上述代码中的 `front.jpg` 和 `back.jpg` 分别是证件正反面的图片文件,需要根据实际情况进行修改。另外,如果证件正反面的宽度相同,则可以随意选择一张作为第一张拼接。
相关问题
证件正面和反面只扫描证件的大小图片,然后拼接在一张图片上,用Python代码实现
可以使用 Python 的 PIL 库来实现证件正反面的拼接。以下是一个简单的示例代码:
```python
from PIL import Image
# 读取证件正反面图片
front_img = Image.open('front.jpg')
back_img = Image.open('back.jpg')
# 将正反面图片按照证件大小进行裁剪
front_crop = front_img.crop((x1, y1, x2, y2)) # (x1, y1, x2, y2) 是证件正面的坐标范围
back_crop = back_img.crop((x3, y3, x4, y4)) # (x3, y3, x4, y4) 是证件反面的坐标范围
# 计算拼接后的图片大小
width = front_crop.width + back_crop.width
height = max(front_crop.height, back_crop.height)
# 创建一张新的图片,将正反面图片拼接在一起
result_img = Image.new('RGB', (width, height), color='white')
result_img.paste(front_crop, (0, 0))
result_img.paste(back_crop, (front_crop.width, 0))
# 保存拼接后的图片
result_img.save('result.jpg')
```
注意,上述代码中的 `(x1, y1, x2, y2)` 和 `(x3, y3, x4, y4)` 分别是证件正反面的坐标范围,需要根据具体的证件图片进行调整。另外,拼接后的图片大小取决于正反面图片的大小和布局,需要根据实际情况进行计算。
用opencv实现身份证正反扫描合并到一张图片上
实现身份证正反扫描合并到一张图片上,可以分为以下几个步骤:
1. 读取身份证正面图像和反面图像。
2. 对身份证正反面图像进行灰度化和二值化处理,使其变成黑白图像。
3. 分别使用轮廓检测算法(如findContours函数)找到正面图像和反面图像的轮廓。
4. 对正反面图像的轮廓分别进行筛选,只保留符合要求的轮廓(如形状、大小等)。
5. 使用透视变换(如warpPerspective函数)将正反面图像变换到目标区域。
6. 将变换后的正反面图像与背景图像合并到一张图片上。
下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取身份证正面图像和反面图像
id_card_front = cv2.imread("id_card_front.jpg")
id_card_back = cv2.imread("id_card_back.jpg")
bg_img = cv2.imread("bg.jpg")
# 对身份证正反面图像进行灰度化和二值化处理
gray_front = cv2.cvtColor(id_card_front, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_back = cv2.cvtColor(id_card_back, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary_front = cv2.threshold(gray_front, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
ret, binary_back = cv2.threshold(gray_back, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
# 找到身份证正反面图像的轮廓
contours_front, hierarchy = cv2.findContours(binary_front, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours_back, hierarchy = cv2.findContours(binary_back, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 筛选符合要求的轮廓
for contour in contours_front:
if cv2.contourArea(contour) > 10000:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
if w > 200 and h > 200:
# 使用透视变换将身份证正面图像变换到目标区域
src_points = np.array([[x, y], [x + w, y], [x + w, y + h], [x, y + h]], dtype=np.float32)
dst_points = np.array([[500, 500], [1000, 500], [1000, 1000], [500, 1000]], dtype=np.float32)
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)
id_card_front_transformed = cv2.warpPerspective(id_card_front, M, (1500, 1500))
break
for contour in contours_back:
if cv2.contourArea(contour) > 10000:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
if w > 200 and h > 200:
# 使用透视变换将身份证反面图像变换到目标区域
src_points = np.array([[x, y], [x + w, y], [x + w, y + h], [x, y + h]], dtype=np.float32)
dst_points = np.array([[500, 1200], [1000, 1200], [1000, 1500], [500, 1500]], dtype=np.float32)
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)
id_card_back_transformed = cv2.warpPerspective(id_card_back, M, (1500, 1500))
break
# 将变换后的正反面图像与背景图像合并到一张图片上
bg_img[500:2000, 500:2000] = id_card_front_transformed
bg_img[1200:2700, 500:2000] = id_card_back_transformed
cv2.imshow("merged image", bg_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,上述代码仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
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