对任意摆放的银行卡拍照，综合利用各种图像处理和模式识别的方法进行处理，去除背景和几何畸变、实现图像标准化，并提取识别银行卡表面的文字信息。主要步骤包括： 1)图像采集与预处理。搭建图像采集系统，开发程序控制相机拍照，读取图像并进行背景分割、几何校正、亮度及颜色校正等操作，裁剪得到仅包含身份证、银行卡的标准图像。 2)字符检测与识别。利用图像分割方法检测证件表面的汉字、数字、字母等字符，提取字符特征设计分类器实现字符识别；也可以调用其他字符识别的开发包进行识别。 3)文本信息提取。对银行卡，识别出发卡行、银行卡号、卡类型、有效期等内容。利用matlab实现

这个问题需要分步骤来进行回答：

1. 图像采集与预处理

首先需要搭建图像采集系统，使用相机进行采集，然后对采集到的图像进行预处理。预处理包括背景分割、几何校正、亮度及颜色校正等操作，最后裁剪得到仅包含银行卡的标准图像。

在Matlab中可以使用Image Acquisition Toolbox连接相机进行图像采集，然后使用Image Processing Toolbox进行图像预处理。常用的预处理方法有：图像分割、形态学操作、直方图均衡化、颜色空间转换等。

2. 字符检测与识别

字符检测与识别是本问题的核心，涉及到图像分割、特征提取、分类器设计等多个方面。

首先需要对银行卡图像进行字符分割，将图像中的字符分离出来。可以使用常见的字符分割方法，如基于图像梯度的方法、基于连通区域的方法、基于投影的方法等。

然后需要对分割出来的字符进行特征提取，提取出每个字符的形态、纹理、颜色等特征。可以使用常见的特征提取方法，如灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式、直方图等。

最后，需要设计一个分类器，将提取出来的特征映射到字符类别上。可以使用常见的分类器，如SVM、决策树、神经网络等。

在Matlab中可以使用Computer Vision Toolbox进行字符检测与识别，也可以调用其他字符识别的开发包进行识别。

3. 文本信息提取

文本信息提取是指从银行卡中识别出发卡行、银行卡号、卡类型、有效期等内容。可以使用OCR技术或者模板匹配等方法进行文本信息提取。

在Matlab中可以使用Computer Vision Toolbox中的OCR功能进行文本识别，也可以使用Image Processing Toolbox中的模板匹配函数进行文本提取。