cv2银行卡卡号识别完整代码

在Python的OpenCV库中直接处理银行卡卡号识别并不是它的核心功能，因为OCR（光学字符识别）通常需要专门的文本识别工具，如Tesseract、pytesseract等，它们配合OpenCV可以用于图像预处理。

以下是使用OpenCV进行基本的图像预处理，然后结合Tesseract进行文字识别的一个简化示例，但这并不适用于精确的银行卡号识别，因为银行卡号的定位和识别需要更复杂的算法，如深度学习模型：

import cv2
import pytesseract

# 加载图片
img = cv2.imread('card_image.jpg')

# 转为灰度图并二值化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 使用Tesseract进行文字识别
text = pytesseract.image_to_string(thresh)

# 打印识别结果
print("Recognized text:", text)

然而，对于银行卡卡号的精确识别，你应该考虑使用专门的OCR库，如`pyzbar`（二维码条形码识别）、`zxing`（通用二维码扫描）或深度学习库如`albumentations`, `dlib`, `tensorflow`, `keras`等，配合预训练模型进行识别。这类任务可能涉及到模型训练和大量的数据集，不是简单的几行代码就能完成的。