opencv信用卡数字识别代码

以下是使用OpenCV进行信用卡数字识别的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载模板图像
template = cv2.imread('template.png', 0)

# 读取测试图像
img = cv2.imread('credit_card.png', 0)

# 二值化图像
_, threshold = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 计算轮廓面积
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > 500:
        # 计算轮廓周长
        perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
        # 近似多边形
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * perimeter, True)
        # 判断是否是数字区域
        if len(approx) == 4:
            # 透视变换
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            roi = img[y:y + h, x:x + w]
            _, threshold_roi = cv2.threshold(roi, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
            _, contours_roi, _ = cv2.findContours(threshold_roi, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
            if len(contours_roi) == 1:
                x1, y1, w1, h1 = cv2.boundingRect(contours_roi[0])
                if w1 > 5 and h1 > 10:
                    # 调整大小和位置
                    roi = roi[y1:y1 + h1, x1:x1 + w1]
                    roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
                    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
                    # 匹配模板
                    result = cv2.matchTemplate(roi, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
                    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
                    if max_val > 0.8:
                        cv2.putText(img, 'Number', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
                        print('Number: ', max_loc[0] + 1)
                        
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码假设有两个输入图像: `credit_card.png` 和 `template.png` ，其中 `template.png` 包含数字0到9的图像，用于匹配信用卡上的数字。代码将信用卡上的数字识别为数字0到9，并在图像上标注数字。